Img = Img.permute(2, 0, 1) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'permute'

这个错误通常是因为 `Img` 变量没有被正确初始化或者已经被删除了。请检查你的代码，确保在调用 `Img.permute(2,0,1)` 之前，`Img` 已经被正确地赋值了。

如果你确定 `Img` 变量已经被正确地初始化，那么可能是由于其他代码部分修改了 `Img` 变量的类型，导致其不再具有 `permute()` 方法。在这种情况下，你需要检查其他代码部分，找出哪里修改了 `Img` 变量的类型，并且修复这个问题。

相关问题

in_data = input.permute(0, 3, 1, 2).to(device) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'permute'

这个错误可能是因为您正在使用的PyTorch版本过低，而`permute`方法在该版本中不可用。`permute`方法是在PyTorch 0.4版本中引入的。请升级您的PyTorch版本以解决此问题。

您可以通过以下命令来安装最新版本的PyTorch：

pip install torch -U

如果您已经安装了最新版本的PyTorch，那么请确保您的输入张量的类型为`torch.Tensor`，而不是其他类型的张量。您可以使用`type(input)`命令来检查输入张量的类型。

如何改正下面的代码报错： in_data = input.permute(0, 3, 1, 2).to(device) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'permute'

这个错误表示你尝试在一个 `Tensor` 对象上调用 `permute` 方法，但这个方法不适用于 `Tensor` 对象，只适用于 PyTorch 中的 `Variable` 对象。

要解决这个问题，可以将 `input` 转换为 `Variable` 对象。具体的方法如下：

from torch.autograd import Variable

input = Variable(input, requires_grad=True)
in_data = input.permute(0, 3, 1, 2).to(device)

在这里，我们使用 `Variable` 函数将 `input` 转换为 `Variable` 对象，并将其设置为需要梯度计算。然后，我们可以在 `Variable` 对象上调用 `permute` 方法，得到一个具有相同数据但维度顺序不同的 `Variable` 对象。最后，我们使用 `to` 方法将 `Variable` 对象转换为所需的设备类型。