AttributeError: 'EfficientNet' object has no attribute 'fc'

这个错误通常是因为您正在尝试在一个没有 `fc` 属性的 `EfficientNet` 模型上调用 `fc` 属性。在最新版本的 `EfficientNet` 中，`fc` 属性被替换为 `classifier`。因此，您可以尝试将 `fc` 替换为 `classifier`，看看问题是否得到解决。例如，如果您的代码类似于：

model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
model.fc = nn.Linear(1280, num_classes)

您可以将其替换为：

model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
model.classifier = nn.Linear(1280, num_classes)

如果您的代码仍然出现问题，请检查您的 `EfficientNet` 版本是否过时，如果是，请尝试升级您的 `EfficientNet` 库。

相关问题

AttributeError: 'AlexNet' object has no attribute 'fc'

这个错误通常出现在使用预训练的 AlexNet 模型时，由于 PyTorch 中的不同版本，AlexNet 的结构可能会有一些变化，导致预训练模型中的属性名称与当前加载的模型不匹配。

解决这个问题的方法有两种：

1. 尝试使用与预训练模型相同的 PyTorch 版本和库版本。这样可以确保模型结构的一致性。

2. 可以通过修改代码来适应当前加载的模型。例如，如果当前加载的模型中没有 `fc` 属性，可以尝试使用 `classifier` 属性来替换 `fc` 属性。具体来说，需要将代码中所有引用 `fc` 的地方都改为 `classifier`。

以下是一个示例代码，用于将预训练的 AlexNet 模型适应 PyTorch 1.7.0：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = models.alexnet(pretrained=True).features
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), 256 * 6 * 6)
        x = self.classifier(x)
        return x

在这个示例代码中，我们将预训练的 AlexNet 模型的 `fc` 属性替换为 `classifier` 属性，并且使用了 PyTorch 1.7.0 中的 `nn.Sequential` 定义了新的分类器。这样，在使用 PyTorch 1.7.0 时就可以成功加载预训练的模型了。

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'fc'

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'fc'是一个错误，意味着在一个名为'Sequential'的对象中找不到名为'fc'的属性。这通常发生在使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch时，当尝试访问一个不存在的属性时会出现这个错误。

在这个特定的错误中，'Sequential'对象是指一个神经网络模型，而'fc'是指全连接层（fully connected layer）的缩写。这个错误通常发生在以下两种情况下：

1. 模型定义错误：可能是在定义模型时忘记添加全连接层，或者使用了错误的名称来引用全连接层。检查模型定义的代码，确保正确地定义了全连接层。

2. 模型加载错误：可能是在加载已经保存的模型时出现问题。检查模型加载的代码，确保正确地加载了模型，并且模型中包含了所需的全连接层。

如果你能提供更多的上下文或代码片段，我可以给出更具体的帮助。以下是一些相关问题：