'eca_layer' object has no attribute 'size'

This error message suggests that there is an attempt to access the 'size' attribute of an object of the 'eca_layer' class, but this attribute does not exist in that class. It is possible that the 'size' attribute has not been defined for this class or it may have been removed or renamed. The code needs to be reviewed to determine why the 'size' attribute is being accessed and how it can be resolved.

相关问题

AttributeError: 'MTMBCNN' object has no attribute 'eca'

AttributeError: 'MTMBCNN' object has no attribute 'eca'是一个Python错误，表示在MTMBCNN对象中找不到名为'eca'的属性。

这个错误通常发生在以下情况下：
1. 在代码中使用了一个不存在的属性名。
2. 在代码中使用了一个未初始化的对象。

要解决这个错误，你可以检查以下几点：
1. 确保你正确地拼写了属性名'eca'，并且它确实存在于MTMBCNN类中。
2. 确保你已经正确地初始化了MTMBCNN对象。如果没有初始化对象，或者初始化对象时出现了错误，那么在访问属性时就会出现该错误。

如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以给出更具体的帮助。

class ECA_MaxPool_layer(nn.Module): def __init__(self, channel): super(ECA_MaxPool_layer, self).__init__() b = 1 gamma = 2 k_size = int(abs(math.log(channel,2)+b)/gamma) k_size = k_size if k_size % 2 else k_size+1 self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) def forward(self, x): # b, c, h, w = x.size() y = self.max_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1) return x * y.expand_as(x)

这是一个PyTorch模块，实现了ECA（Efficient Channel Attention）和最大池化的结合，其中ECA是一种轻量级的注意力机制，可以在保持模型轻量的同时提升模型性能。具体地说，该模块输入一个四维张量x，对其进行最大池化操作，然后将结果通过一个一维卷积层进行处理，最后将处理结果与原始输入相乘并输出。其中k_size的计算方式是根据输入张量的通道数channel计算得出的，具体计算方式为k_size = int(abs(math.log(channel,2)+b)/gamma)，其中b和gamma是超参数。这个模块的作用是增强输入张量中不同通道之间的关联性，从而提升模型的性能。