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。