吴恩达老师机器学习，报错No module named ‘lab_utils_uni‘

最新推荐文章于 2024-07-12 22:17:38 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： python 人工智能
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报错：No module named ‘lab_utils_uni‘

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第一步：下载三个文件

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第二步：复制到根目录下：

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大功告成：

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「吴恩达机器学习2022」lab_utils_uni加载报错问题
m0_72261907的博客
10-27 4963
「吴恩达机器学习2022」处理lab_utils_uni加载报错问题
吴恩达深度学习编程作业所需要的包
10-27
吴恩达深度学习编程作业所需要的包，解决自己做编程作业时由于缺乏必要的数据包，导致导入文件报错，显示ModuleNotFoundError: No module named 'init_utils'
吴恩达老师机器学习课程C1W1-lab03，出现错误（No module named ‘lab_utils_uni‘）
m0_59884851的博客
12-09 2446
吴恩达老师机器学习课程C1W1-lab03，出现错误（No module named 'lab_utils_uni'）
No module named ‘lab_utils_uni‘
m0_53051420的博客
12-24 921
获取方式：公众号：啥都会一点的研究生->资源获取->百度网盘19->week1->work->lab_utils_uni.py。一开始以为这是个需要自己引用的库，后来发现分享资源的大佬已经把它一起跟代码分享了。绑定了资源不知道能不能看到......直接跟代码放在一个文件夹下就可以。
吴恩达机器学习的报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘ipympl‘
weixin_46028606的博客
10-23 2754
吴恩达机器学习的报错：ModuleNotFoundError: No module named 'ipympl'
吴恩达机器学习课程C1W2_lab03 运行时找不到lab_utils_multi模块
m0_59884851的博客
01-03 881
1.在coursera实验室文件中，虽然看不到这个文件，但是可以点击下载所有文件，下载完成后在下载文件中就能找到lab_utils_multi.py。2.把lab_utils_multi.py复制到当前你的程序所在的目录下面，再按照课程代码运行即可。
关于吴恩达课后C1_W1_Lab05_Gradient_Descent_Soln运行出错
weixin_57115427的博客
02-10 724
此文只是记录本人在运行吴老师机器学习作业时，出现报错。我在网上搜集了一下解决办法，汇总了方便下次遇到又得搜好久，所以算不得原创，如果以后遇到新问题了再更新一下加进去，也希望对类似问题有所帮助。
吴恩达机器学习课后作业源码及笔记_机器学习_吴恩达_
10-01
吴恩达，这个名字在人工智能和机器学习领域如雷贯耳。作为全球知名的计算机科学家和教育家，吴恩达教授不仅在学术界有着举足轻重的地位，他所开设的在线课程也已成为世界各地学习者所追捧的宝库。尤其值得一提的是他...
吴恩达深度学习编程作业（1-3）testCases_v2和planar_utils包
07-30
吴恩达深度学习编程作业（1-3）涵盖了在处理数据分类问题时使用深度学习的基础知识，特别是针对平面数据分类的挑战。在这个作业中，学生将利用一个隐藏层的神经网络来解决非线性可分的数据集。"testCases_v2"和...
吴恩达课程所需lr_utils.py文件以及dataset数据集
06-12
在深度学习领域，吴恩达是一位非常知名的专家，他的课程深受全球学习者喜爱。这个压缩包文件包含了他在教学中使用的`lr_utils.py`脚本和相关的`dataset`数据集，这些都是进行深度学习实践的重要资源。 `lr_utils.py...
Python库 | labscript-utils-3.2.0.tar.gz
04-10
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：labscript-utils-3.2.0.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No Module Named ‘utils’
qq_38614074的博客
06-03 1万+
在Python编程中，遇到这样的错误通常意味着Python解释器无法找到名为utils的模块。这可能是由于多种原因造成的，比如模块确实不存在、路径问题、安装问题或者是一个名为utils的本地文件/文件夹被错误地引用了。以下是一份全面的指南，帮助你解决这一错误。
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘utils‘
热门推荐
牛肉胡辣汤
10-13 3万+
需要注意的是，如果你使用了虚拟环境，建议在虚拟环境中执行上述命令，以确保模块被正确安装到虚拟环境中。如果你的模块不在标准库路径下，你需要确保模块所在的路径被正确地添加到Python的搜索路径中。在Python开发中，有时候我们需要检查Python的版本以及当前是否处于虚拟环境中，同时也可能需要重新安装模块。确保你使用的是正确的Python版本，并且在正确的虚拟环境中运行代码。​​模块，并使用其中的函数来完成一些任务。​所在的路径添加到Python的搜索路径中，以确保Python解释器可以找到该模块。
No module named ‘lab_utils_multi‘
m0_52341409的博客
08-17 571
吴恩达学习教程里面的一个作业，第一个代码块导包出现问题显示No module named 'lab_utils_multi'将下载的文件放到同一目录下，打开lab_utils_multi文件修改deeplearning文件所在路径，然后运行该文件。解决方法，首先你要在github下载他那作业后面的lab_utils_multi.py文件和deeplearning文件。运行没有报错之后，在运行原来报错的作业即可解决问题。
吴恩达深度学习网课编程作业——常见报错解决方案
风中一匹狼的博客
08-21 1074
该篇记录深度学习网课作业中跑代码时出现的一些未知BUG，以及解决方法，一直更新。 1 ‘c’ argument has 1 elements… 该报错来自exercise2_1中，前面作业也出现过。 这个主要是plt.scatter函数改版所致，解决方法： import operator from functools import reduce plt.scatter(X[0, :], X[1,...
吴恩达深度学习编程作业报错解决方法汇总
qq_51408201的博客
08-27 3242
大二结束后的暑假，学习吴恩达深度学习（[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili）的课程，在做编程作业的时候总是遇到一些报错，尤其是导入所需要的库的时候会报一些No model。。。的问题，作为深度学习的小白一枚，上网搜索方法来解决错误。有时候，这些报错还和你电脑里中pip list（在命令提示符里面输入pip list）中的文件版本有关，比如tensorflow的版本过高了（2.0的版本好像废除了一些东西啥的）。 嘿嘿，学到吴恩达深度学习的第四门的第四周课的..
yolov3模型目录配置踩坑（报错“ 未解析的引用 ‘utils‘ ”）
zzzZZ0519的博客
05-03 1784
在移动yolov3的文件的时候发现他报了这样一个错误未解析的引用 ‘utils’但是我们又确实有【utils】这一文件夹。
ModuleNotFoundError: No module named ‘utils.utils‘ 报错解决
zhsh7777777的博客
04-06 2504
解决方法：找到代码里的utils文件，拷贝一份到你PyCharm编译使用的anaconda环境中的./Lib\\site-packages\\utils目录下，如下图所示。
吴恩达机器学习可选实验室导入matplotlib报错
m0_48247225的博客
07-12 314
错误代码：Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>ImportError: DLL 1oad failed while importing _cext:找不到指定的模块。解决方法：下载conda，在虚拟环境运行。
吴恩达老师机器学习 报错
最新发布
03-19
### 吴恩达机器学习课程常见报错及其解决方案 #### 1. **关于 `ModuleNotFoundError` 的处理** 当遇到类似于 `ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'` 或者 `No module named 'ipympl'` 的错误时，这通常意味着当前环境中缺少必要的 Python 库。可以通过激活对应的 Conda 虚拟环境并安装缺失模块来解决问题。 具体操作如下： - 打开终端进入项目所在的文件夹。 - 使用命令 `conda activate <env_name>` 来激活虚拟环境（如果是默认的 base 环境，则只需执行 `conda activate`）。 - 安装所需的库，例如通过运行 `pip install tensorflow` 和 `pip install ipympl`[^4]。 #### 2. **针对特定函数调用失败的问题** 如果在代码中出现了像 `NameError: name 'tf' is not defined` 这样的错误，可能是因为 TensorFlow 没有被正确导入或者版本不兼容。可以尝试重新定义变量名或调整导入语句： ```python import tensorflow as tf ``` 确保上述语句位于脚本顶部，并验证 TensorFlow 是否已成功加载到内存中[^3]。 #### 3. **线性回归中的代价函数异常** 对于线性回归部分提到的成本计算返回值为 `4.515955503078913` 的情况，这是正常现象，表示模型经过参数优化后的损失程度。但如果发现数值过大或不稳定，需检查输入数据是否存在极端值以及特征缩放是否得当[^2]。 另外，在实现过程中务必遵循矩阵运算规则构建 X (设计矩阵), y(目标向量)，还有 theta 参数向量之间的关系表达式；同时注意初始权重设置合理与否也会影响收敛速度与最终效果。 #### 4. **逻辑回归场景下的过拟合探讨** 根据描述，“可能发生过拟合”的情境下推荐采用正则化技术降低复杂度从而改善泛化能力。以下是几种常用策略概述[^5]: - 添加 L2 正规项至成本方程； - 减少多项式的阶数以简化假设形式； - 增加训练样本数量以便更好地捕捉潜在模式而非噪声干扰。 下面给出一个简单的例子展示如何应用这些概念: ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV model = LogisticRegressionCV(Cs=10, cv=5, penalty='l2', solver='lbfgs') model.fit(X_train, y_train) print("Best regularization parameter:", model.C_[0]) ``` 此段程序利用交叉验证自动挑选最佳 C 值即控制强度因子，进而平衡偏差-方差权衡达到理想状态。 --- ### 总结 综上所述，面对吴恩达系列教程里产生的各类问题可以从以下几个方面入手排查原因并采取相应措施加以修正：确认依赖包齐全无误、仔细核验算法推导过程准确性、灵活运用各种技巧规避可能出现的风险隐患等等。希望以上解答能够帮助您顺利推进学习进程！
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