Hello Experts,<br><br>when I use run the following code:<br><br>clf = LinearCSVMC()<br><br>sclf = SplitClassifier(clf, NFoldSplitter(),<br>       enable_states=[&#39;confusion&#39;, &#39;training_confusion&#39;])<br><br>

sensitivities = \<br>sclf.getSensitivityAnalyzer(combiner=None,<br><div id=":12g" class="ii gt">                                                      slave_combiner=None)(fmri_src_ev)<br><br>I get the error: AttributeError: &#39;NoneType&#39; object has no attribute &#39;nfeatures&#39;<br>


<br>However when I type in &quot;fmri_src_ev.nfeatures&quot; in the terminal<br>I get back: &quot;405504&quot;<br><br>And so I am confused as to what might be the problem.<br><br>Pls help!! Any feedback would be greatly appreciated.<br>
<br>Thanks, Temi<br><br><br></div><br><br><div class="gmail_quote">On Thu, Apr 8, 2010 at 4:22 PM, Temilade Adelore <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:temiadelore@gmail.com">temiadelore@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">Hello Experts,<br>I am trying to load samples into pymvpa using the following command:<br><br>
pre_fmri_src = NiftiDataset(samples=[fmri_src1, fmri_src2, fmri_src3, fmri_src4, fmri_src5, fmri_src6, fmri_src7, fmri_src8, fmri_src9,fmri_src10], labels=4, chunks=10, enforce_dim=None, mask=None)<br>
<br>Each of the 10 samples correspond to a 4D NiftiImage instance. <br>I would like each sample to be a chunk, hence creating 10 chunks of data.<br>However, when I run the command above I get the following error:<br><br>
<span style="background-color: rgb(255, 0, 0);">ValueError: Input volumes contain variable number of dimensions: [(136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (136, 33, 64, 64), (91, 33, 64, 64)]</span><br>

<br>I realize that the last chunk has a different dimension ( a different number of time points) however I do not see why should give me an error.<br>Is there anyway I can work around this? All suggestions are much appreciated.<br>

Thanks,<br>Temi Adelore<br>
</blockquote></div><br>