Python ValueError:min\u faces\u per\u person=70限制太多

我正在使用scikit学习官方网站上的特征脸和支持向量机练习人脸识别示例

但当我在这里跑步时：

from __future__ import print_function

from time import time
import logging
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC


print(__doc__)

# Display progress logs on stdout
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(message)s')


# #############################################################################
# Download the data, if not already on disk and load it as numpy arrays

lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)

但我得到一个错误，告诉我：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\神经网络与深度学习\麦子学院-深度学习\(Part One)深度学习基础\代码与素材
\代码与素材(1)\03SVM\plot_face_recognition.py", line 54, in <module>
    lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)
  File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\datasets\lfw.py", line 335, in fetch_lfw_people
    min_faces_per_person=min_faces_per_person, color=color, slice_=slice_)
  File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\memory.py", line 562, in __call__
    return self._cached_call(args, kwargs)[0]
  File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\memory.py", line 510, in _cached_call
    out, metadata = self.call(*args, **kwargs)
  File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\memory.py", line 744, in call
    output = self.func(*args, **kwargs)
  File "D:\Program Files\Python36\lib\site-packages\sklearn\datasets\lfw.py", line 231, in _fetch_lfw_people
    min_faces_per_person)
ValueError: min_faces_per_person=70 is too restrictive

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“D:\神经网络与深度学习\麦子学院-深度学习\（第一部分）深度学习基础\代码与素材
\代码与素材（1） \03SVM\plot\u face\u recognition.py”，第54行，在
lfw_people=fetch_lfw_people（每个人的最小面数=70，调整大小=0.4）
文件“D:\Program Files\Python36\lib\site packages\sklearn\datasets\lfw.py”，第335行，在fetch\u lfw\u people中
每个人的最小面部=每个人的最小面部，颜色=颜色，切片=切片）
文件“D:\Program Files\Python36\lib\site packages\sklearn\externals\joblib\memory.py”，第562行，在调用中__
返回self.\u缓存的\u调用（args，kwargs）[0]
文件“D:\Program Files\Python36\lib\site packages\sklearn\externals\joblib\memory.py”，第510行，在缓存调用中
out，metadata=self.call（*args，**kwargs）
文件“D:\Program Files\Python36\lib\site packages\sklearn\externals\joblib\memory.py”，第744行，在调用中
输出=self.func（*args，**kwargs）
文件“D:\Program Files\Python36\lib\site packages\sklearn\datasets\lfw.py”，第231行，位于“fetch\lfw\u people”中
最小（每个人的脸）
ValueError:min\u faces\u per\u person=70限制太多

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我不明白为什么？我的python版本是3.6.2，scikit学习版本是v0.19.0，我也遇到了这个异常。我发现这可能是因为您运行了这个python程序，但是当它运行并下载数据时，您破坏了它，并生成了dir

我通过删除maden目录解决了这个问题。它的

路径：~/scikit\u learn\u data/lfw\u home。

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删除目录lfw_funneled和lfw-funneled.tgz，然后再次运行程序，数据将再次下载。

我也遇到了这个异常。我发现这可能是因为您运行了这个python程序，但是当它运行并下载数据时，您破坏了它，并生成了dir

我通过删除maden目录解决了这个问题。它的

路径：~/scikit\u learn\u data/lfw\u home。

---

删除dir lfw_funneled和lfw-funneled.tgz，然后再次运行您的程序，数据将再次下载。

此错误消息是一种误导：

ValueError: min_faces_per_person=70 is too restrictive

堆栈跟踪显示此错误来自于_fetch_lfw_people中第231行的…sklearn\datasets\lfw.py”

查看_fetch_lfw_people中的代码，它显示了何时生成此错误

n_faces = len(file_paths)
if n_faces == 0:
    raise ValueError("min_faces_per_person=%d is too restrictive" %
                     min_faces_per_person)

如果找不到任何要处理的（图像）文件，就会发生这种情况

我在使用internet代理时遇到了这个错误，而这个Python代码无法为我下载该文件

为了解决这个问题，我手动下载了这5个文件并将其放在~/scikit_learn_data/lfw_home文件夹中

https://ndownloader.figshare.com/files/5976018 #lfw.tgz
https://ndownloader.figshare.com/files/5976015 #lfw-funneled.tgz
https://ndownloader.figshare.com/files/5976012 #pairsDevTrain.txt
https://ndownloader.figshare.com/files/5976009 #pairsDevTest.txt
https://ndownloader.figshare.com/files/5976006 #pairs.txt

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请记住在2个tgz文件上运行tar-xvf以提取图像文件。

此错误消息是一条令人费解的消息：

ValueError: min_faces_per_person=70 is too restrictive

堆栈跟踪显示此错误来自于_fetch_lfw_people中第231行的…sklearn\datasets\lfw.py”

查看_fetch_lfw_people中的代码，它显示了何时生成此错误

n_faces = len(file_paths)
if n_faces == 0:
    raise ValueError("min_faces_per_person=%d is too restrictive" %
                     min_faces_per_person)

如果找不到任何要处理的（图像）文件，就会发生这种情况

我在使用internet代理时遇到了这个错误，而这个Python代码无法为我下载该文件

为了解决这个问题，我手动下载了这5个文件并将其放在~/scikit_learn_data/lfw_home文件夹中

https://ndownloader.figshare.com/files/5976018 #lfw.tgz
https://ndownloader.figshare.com/files/5976015 #lfw-funneled.tgz
https://ndownloader.figshare.com/files/5976012 #pairsDevTrain.txt
https://ndownloader.figshare.com/files/5976009 #pairsDevTest.txt
https://ndownloader.figshare.com/files/5976006 #pairs.txt

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一定要记得在2个tgz文件上运行tar-xvf来提取图像文件。

阅读时，似乎在empy文件集中出现了一些影响路径的问题。我使用的是Ubuntu 14和python 2，没有出现任何错误。可能是相关的。你可以在那里发布一个新问题。阅读时，似乎在路径方面出现了一些问题，这些问题对cts在一个empy文件集中。我在Ubuntu14和Python2上，没有得到任何错误。也许是相关的。你可以在那里发布一个新的问题。