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ImportError ('Impossible d'importer PIL.Image.') Avec keras-tensorflow

Après quelques conférences de lynda.com sur l’apprentissage en profondeur utilisant Keras-TensorFlow dans un environnement PyCharmCE, ils n’ont pas eu ce problème. Je reçois cette erreur de travail:

raise ImportError ('Impossible d'importer PIL.Image.' ImportError: Impossible d'importer PIL.Image. L'utilisation de array_to_img nécessite PIL.

J'ai vérifié que les autres avaient la même erreur, mais pour moi, installer pillow à l'aide de pip avec la commande pip install Pillow ne résout rien.

MacBook-Pro-de-Rogelio: ~ Rogelio $ pip installer un oreiller Condition déjà satisfaite: Oreiller dans ./anaconda3/lib/python3.6/site-packages MacBook-Pro-de-Rogelio: ~ Rogelio $

Après quelques conférences de lynda.com sur l’apprentissage en profondeur à l’aide de Keras-TensorFlow, ils n’ont pas eu ce problème. Toute solution? 

image-processingmachine-learningkeras
6
Rogelio Em

J'ai eu exactement la même erreur et je l'ai corrigée de la manière suivante: 

1) Exécutez cette commande dans votre carnet Jupyter: 

import sys
from PIL import Image
sys.modules['Image'] = Image

2) Exécutez les deux lignes suivantes dans votre bloc-notes pour vous assurer qu'elles pointent correctement vers le même répertoire (sinon, c'est parce que votre ancienne bibliothèque PIL est en train de foirer avec la bibliothèque Pillow)

from PIL import Image
print(Image.__file__)

import Image
print(Image.__file__)

3) Si cela fonctionne correctement et que les deux impressions importées pointent vers le même répertoire python3, passez ensuite à . Si ce n'est pas le cas: 3.a) Accédez à la console de votre système d’exploitation et à votre environnement Conda (assurez-vous de travailler dans votre environnement Conda Environment):

conda uninstall PIL
conda uninstall Pillow
conda install Pillow

Vous devriez maintenant avoir installé avec succès toutes les bibliothèques pour Pillow et laisser derrière tout problème avec PIL. 3.b) Maintenant, essayez d’exécuter à nouveau le code de votre cahier Jupyer, les chemins vers les deux importations devraient être exactement les mêmes.

4) Maintenant, dans la console/le terminal du système d'exploitation, en ayant votre environnement de conda souhaité actif, exécutez les commandes suivantes: 

conda install keras
conda install tensorflow

5) Exécutez à nouveau le script de votre ordinateur portable jupyter. Il devrait être corrigé et fonctionne maintenant! 

Si cela ne fonctionne toujours pas, c'est que vous avez ouvert un noyau de notebook Jupyter qui ne pointe pas vers le bon environnement. Corrige ça et tout ira bien! 

9
Hernán Borré

Tout ce que vous avez à faire est d'installer un oreiller:

pip install pillow

Ensuite, vous devriez être tous ensemble. Trouvé ceci après des heures de recherche.

9
Wappler

J'ai rencontré un problème similaire avec keras + tensorflow + miniconda.

J'ai suivi ce conseil de ce numéro: https://github.com/asataniAIR/Image_DL_Tutorial/issues/4 et ai effectué une installation de pip dans la console d'administration Conda . So I enter 'pip install --upgrade tensorflow keras numpy pandas sklearn pillow' on anaconda Prompt, and add 'from sklearn.preprocessing import LabelEncoder' in python code instead 'from PIL import Image'. It works to me!

1
Shaswat Rungta

J'ai eu exactement la même question. Et je l'ai corrigé en changeant mes variables d'environnement. Parce que j'avais deux versions de python sur mon PC Windows. 

J'ai donc changé la priorité et déplacé la version 3.x de Python à la première position. 

Ensuite, j'ai réinstallé l'oreiller et le problème a été résolu.

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Jane Qin