在python中安装'lr_utils'的问题

Question

我正在尝试在DeepLearning任务中完成一些作业[ deeplearning.ai由Andrew NG博士(斯坦福大学)].

当我在Coursera平台上尝试分配时,一切正常,但是,当我尝试imports在我的本地机器上执行相同操作时,它会给我一个错误,

ModuleNotFoundError: No module named 'lr_utils'

我已尝试通过安装解决问题lr_utils但无济于事.

网上没有提到这个模块(让我感到有些惊讶),现在我开始怀疑这是否是专有的deeplearning.ai？

或者我们可以用任何其他方式解决这个问题!

Answer 1

从上面的答案下载数据集。

并使用此代码（它比上面的更好，因为它在使用后关闭文件）：

def load_dataset():
    with h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "r") as train_dataset:
        train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:])
        train_set_y_orig = np.array(train_dataset["train_set_y"][:])

    with h5py.File('datasets/test_catvnoncat.h5', "r") as test_dataset:
        test_set_x_orig = np.array(test_dataset["test_set_x"][:])
        test_set_y_orig = np.array(test_dataset["test_set_y"][:])
        classes = np.array(test_dataset["list_classes"][:])

    train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))
    test_set_y_orig = test_set_y_orig.reshape((1, test_set_y_orig.shape[0]))

    return train_set_x_orig, train_set_y_orig, test_set_x_orig, test_set_y_orig, classes

Answer 2

您将能够找到作业所需的lr_utils.py所有其他.py文件（以及其中的代码）：

1. 转到第一个作业（即带有 numpy 的 Python 基础知识） -无论您是否是付费用户，您都可以随时访问

2. 然后点击上方菜单栏中的“打开”按钮。（见下图）

   .

然后你可以直接在你的代码中包含模块的代码。

Answer 3

"lr_utils"不是官方图书馆或类似的东西."lr_utils"的目的是获取课程所需的数据集.

1. 选项(对我来说不起作用):转到此页面,有一个用于下载数据集并创建"lr_utils"的python代码

   • 我从提供的URL获取数据时遇到问题(但至少你可以尝试运行它,也许它会起作用)

2. 选项(对我有用):在评论中(在同一页面1)有手动下载数据集和"lr_utils.py"的链接,所以这里是:

   • 数据集下载链接
   • 链接lr_utils.py脚本下载
   • 请记住在下载数据集时提取数据集,并且必须将dataset文件夹和"lr_utils.py"放在与使用它的python脚本相同的文件夹中(脚本使用此行"import lr_utils").

Answer 4

根据上面的答案，lr_utils是深度学习课程的一部分，并且是用于下载数据集的实用程序。它应该可以轻松地与课程的付费版本一起使用，但是如果您“失去”访问它，我注意到这个github项目包含lr_utils.py以及一些数据集

https://github.com/andersy005/deep-learning-specialization-coursera/tree/master/01-Neural-Networks-and-Deep-Learning/week2/Programming-Assignments

注意：当我查看中文网站链接时，它们不起作用。也许存储文件的服务器已过期。我确实看到了这个github项目尽管有一些数据集以及lr_utils文件。

Answer 5

我解决这个问题的方法是：

1. 单击文件 -> 打开-> 您将看到lr_utils.py文件（无论您是否有付费/免费版本的课程）。
2. 在 Jupyter Notebooks 中打开lr_utils.py文件并单击文件 -> 下载（将其存储在您自己的文件夹中），重新运行导入模块。它会像魔术一样工作。
3. 我对数据集文件夹做了同样的过程。