AttributeError: 'AlexNet' object has no attribute 'AvgPool2d'

这个错误提示表明在你的代码中，你在 `AlexNet` 对象上调用了一个名为 `AvgPool2d` 的属性，但是 `AvgPool2d` 在 `AlexNet` 中并不存在。

可能是因为你使用了过时的 PyTorch 版本，或者你的代码中有一些错误。请确保你的 PyTorch 版本是最新的，并检查你的代码中是否有拼写错误或其它语法错误。你也可以分享一下你的代码，我们可以一起来看一下。

相关问题

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

这个错误通常是由于在调用一个对象的属性或方法时，该对象并没有该属性或方法引起的。在这个例子中，'AlexNet'对象没有'_initialize_weights'属性。可能的原因是代码中没有定义'_initialize_weights'方法或者该方法被定义为私有方法，无法从外部访问。要解决这个问题，可以检查代码中是否正确定义了'_initialize_weights'方法，并确保该方法可以从外部访问。

以下是一个可能的解决方案：

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        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),
        )
        self._initialize_weights()

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

    def _initialize_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
                if m.bias is not None:
                    nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

AttributeError: 'AvgPool2d' object has no attribute 'divisor_override'

这个错误是由于PyTorch版本更新导致的，旧版本中的AvgPool2d层有一个divisor_override参数，但是在新版本中已经被移除了。如果你的代码中使用了这个参数，需要将其替换为count_include_pad参数。如果你使用的是旧版本的PyTorch，可以尝试升级到新版本来解决这个问题。如果你已经使用了新版本的PyTorch，那么你需要修改代码以适应新版本的API。