在学习MNIST数据集的过程中，想要使数据集可视化，在使用scipy.misc.toimage（）函数时遇到以上错误，查阅发现toimage已经弃用，改用fromarray（）函数，具体链接是https://blog.csdn.net/lwc5411117/article/details/100654865?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1
但在使用的时候遇到’Tensor’ object has no attribute 'astype’错误，查阅资料发现，是我的数组没转变成numpy形式，还是tensor形式，而fromarray（）函数给出的例子中有解释，所以加了一句
img =image_array.numpy()，将image_array变量的tensor形式转变成img变量的numpy形式，便成功了，本人初步接触深度学习，小白的第一篇博客，以此作为记录。
具体代码段如下
for i in range(5): image_array,_=train_dataset[i] #将数据集中的一张图片的矩阵赋予 image_array=image_array.resize(28,28) filename=dir_data+'train_%d.jpg' %i print(filename) print(train_dataset.train_labels[i]) img =image_array.numpy() Image.fromarray((img*255).astype('uint8'), mode='L').convert('RGB').save(filename)```