按照提示把train_data和test_data改成data，把train_labels和test_labels改成targets即可解决。
这里有点我没想清楚的地方是，data和targets里是怎么区分train和test的？想清楚了再来补充
想清楚了，来更新一下：
我这里的代码是
X_train = train_loader.dataset.data.numpy()
y_train = train_loader.dataset.targets.numpy()
X_test = test_loader.dataset.data[:1000].numpy()
y_test = test_loader.dataset.targets[:1000].numpy()
test_loader和train_loader又是哪里来的呢？
MNIST dataset
train_dataset = dsets.MNIST(root = '/ml/pymnist', #选择数据的根目录
train = True, # 选择训练集
transform = None, #不考虑使用任何数据预处理
download = True) # 从网络上download图片
test_dataset = dsets.MNIST(root = '/ml/pymnist', #选择数据的根目录
train = False, # 选择测试集
transform = None, #不考虑使用任何数据预处理
download = True) # 从网络上download图片
#加载数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
train_loader里用的dataset是train_dataset，而test_loader里用的dataset是test_dataset，两个dataset在定义时使用的是训练集和测试集，所以要区分data和targets是属于train还是test只要看前面的loader是train还是test就知道了！
原因：
两个矩阵不能相乘
解决方法：
我们都知道两个矩阵相乘的条件是矩阵1的列数等于矩阵2的行数，即[x,y]*[y,z]=[x,z]，我这里出错的原因是在设计模型的时候，两个原本应该相乘的矩阵，选错了其中一个，导致行列数对不上，就报了这个错，最后是在运行时输出矩阵的格式之后才找到问题，记录一下引以为戒。
原因：
用DataParallel训练的模型数据并行方式的，key中会包含”module”关键字
解决方法：
model.load_state_dict({k.replace(‘module.’,”):v for k,v in checkpoint[‘state_dict’].items()})
在加载模型中代码里把module.关键字替换为空，此时就能正常加载模型参数了
2023.4.2
Ubuntu无法安装opencv-python库，报错
ERROR: Command errored out with exit status 1: /home/jack/anaconda3/envs/py27/bin/python /home/jack/anaconda3/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pip/_vendor/pep517/_in_process.py get_requires_for_build_wheel /tmp/tmpVBTizQ Check the logs for full command output.
原因：
opencv-python-4.3.0.38开始不再支持 Python 2.7
解决方法：
pip install opencv-python==4.2.0.32 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
指定可用版本安装即可
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting opencv-python==4.2.0.32
Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f6/ca/33ef6ffe0f6f7a825febdbf655c192f30d0f59d40f23b647d08a1c2a26c5/opencv_python-4.2.0.32-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (28.2MB)
|████████████████████████████████| 28.2MB 14.4MB/s
Requirement already satisfied: numpy>=1.11.1 in ./anaconda3/envs/py27/lib/python2.7/site-packages (from opencv-python==4.2.0.32) (1.16.6)
Installing collected packages: opencv-python
Successfully installed opencv-python-4.2.0.32
TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.
原因：
需要先将 tensor 转换到 CPU ，因为 Numpy 是 CPU-only
解决方法：
使用 .cpu() 先进行转换
修改前：
predict.numpy()
修改后：
predict.cpu().numpy()
参考文章：
AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘unit8’
错误原因：
低级错误，是uint8不是unit8！！！！
Original: https://blog.csdn.net/SuperBeauty/article/details/124456562
Author: SuperBeauty
Title: pytorch数据集的一些问题
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