Unresolved attribute reference 'data' for class 'int'

在Python或其他编程语言中，"Unresolved attribute reference 'data' for class 'int'" 这是一个常见的错误提示，它表示你尝试访问名为 "data" 的属性，但是这个属性并不属于 `int` 类型。`int` 是一个基本数据类型，通常用于整数数值，它的内置属性和方法有限，比如你可以对它们进行算术运算，但不能直接定义或访问像字符串那样的 "data" 属性。

例如，下面的代码会抛出这样的错误：

x = 10
x.data  # 这将引发AttributeError，因为int类型没有"data"属性

正确的做法应该是检查你的代码是否误将对象的属性与基本类型的属性混淆了，或者是期望在一个实例化后的对象上找到该属性，而不是基本类型。如果你想要自定义一个包含 "data" 属性的对象，应该创建一个类并赋予它这个属性，比如:

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.data = 0

obj = MyClass()
obj.data  # 这里就可以访问 "data" 属性

相关问题

Unresolved attribute reference 'data' for class 'Variable'

这个错误通常表示你在使用 PyTorch 中的 `Variable` 类时，没有正确地设置其数据属性。在 PyTorch 1.0 及以上的版本中，`Variable` 类已经废弃，被 `Tensor` 类完全取代。因此，你可能需要将代码中的 `Variable` 替换为 `Tensor`。

如果你仍然希望使用 `Variable` 类，请确保在创建 `Variable` 对象时，传递了正确的数据类型。例如，如果你想创建一个包含浮点数的 `Variable` 对象，可以使用以下代码：

import torch

data = [1.0, 2.0, 3.0]
var = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(data))

如果你不需要对 `Variable` 对象进行梯度计算，可以将 `requires_grad` 参数设置为 `False`：

import torch

data = [1.0, 2.0, 3.0]
var = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(data), requires_grad=False)

如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我们更好地帮助你解决问题。

Unresolved attribute reference 'append' for class 'int'

这个错误提示是因为你尝试在一个整数（int）对象上使用 "append" 方法，而 "append" 方法只能在列表（list）对象上使用。

可以将整数放入列表中，然后使用 "append" 方法添加其他整数。例如：

my_list = []
my_list.append(1)
my_list.append(2)
my_list.append(3)
print(my_list)

这将输出 `[1, 2, 3]`，其中每个整数都被添加到列表中。