Python 3.x Keras.utils无法导入

下图显示了在CIFAR小型图像数据集上训练简单的深层CNN（卷积神经网络）的部分代码。 我已导入，导入keras.utils（以红色突出显示）

但是，我仍然得到以下错误：

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您可以将

导入keras中的_category

，如下所示

from keras.utils.np_utils import to_categorical

Y = [1, 2, 1, 2, 3, 4, 1]

Y = to_categorical(Y)

print(Y)

# output
array([[0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.],
       [0., 1., 0., 0., 0.]], dtype=float32)

它可以使用如下所示

from keras.utils.np_utils import to_categorical

Y = [1, 2, 1, 2, 3, 4, 1]

Y = to_categorical(Y)

print(Y)

# output
array([[0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.],
       [0., 1., 0., 0., 0.]], dtype=float32)

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导入python模块的做法是错误的。您应该采取以下任一做法：

从keras.utils.np\u utils导入到\u category

y_列=到分类（y_列，数量类）
y_测试=to_分类（y_测试，num_类）

从keras.utils导入np_utils

y_列=np_utils.to_categorical（y_列，num_类）
y_测试=np_utils.to_范畴（y_测试，num_类）

只能调用已导入的模块/函数。比如，如果您使用，
从keras.utils.np_utils导入到_category
这意味着您正在从keras.utils.np\u utils包导入到\u category函数。因此，您只能调用来实现_category函数。但是您试图调用keras.utils.to\u category，这不是导入的。此外，您不能直接导入 从utils到\u category而不首先导入np\u utils

经验法则：如果您从X导入Y中键入，这意味着您必须按原样调用Y（），而不是X.Y（）。这样做是多余的，也是错误的

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提示：您不需要在to\u category中提到num\u classes作为参数。Python解释器将智能地为您执行此操作。

尝试从

keras.utils

导入

np_utils

，并像这样使用

from keras.utils import np_utils
np_utils.to_categorical(y_train, num_classes)