'VGG' object has no attribute 'fc'

这个错误通常出现在使用VGG网络时，因为VGG网络没有全连接层（fc）。相反，VGG网络使用了全局平均池化层（global average pooling layer），将卷积层的输出转换为向量，然后将该向量输入到分类器中进行分类。因此，如果您正在使用VGG网络，应该使用全局平均池化层代替全连接层。您可以在以下方式中的一种来实现这一点：

1. 在您的代码中删除fc层，然后添加一个全局平均池化层。

2. 使用预训练的VGG模型，但不要使用fc层。您可以在PyTorch中使用以下代码来加载预训练的VGG模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.vgg16(pretrained=True)

这将加载一个预训练的VGG16模型，但不包括全连接层。然后，您可以添加一个全局平均池化层和一个新的分类器来进行分类。

相关问题

'VGG' object has no attribute 'predict'

"VGG"是一个卷积神经网络模型，它可以用于图像分类任务。而"object has no attribute 'predict'"的错误提示通常是在使用模型进行预测时出现的。这个错误提示表明你尝试在一个不支持"predict"方法的对象上调用该方法。

有可能出现这种错误的原因有很多，比如模型没有被正确地加载，或者输入数据的格式不正确等等。如果你能提供更多的上下文信息和代码示例，那么我可以更好地帮助你解决这个问题。

AttributeError: 'VGG' object has no attribute 'classifier'

这个错误可能是由于代码中的一个对象没有所期望的属性引起的。根据你提供的引用内容，这个错误出现在一个名为'VGG'的对象上，该对象没有'classifier'属性。然而，根据提供的引用内容，我没有找到与'VGG'和'classifier'相关的信息。通常，解决这个问题的方法是检查代码中的拼写错误、导入模块的顺序和正确性，以及确定所使用的库中是否存在所需的属性。同时，还可以参考中关于.pyc文件问题和中关于更新文件的解决方案，以确保代码文件和库文件的正确性和一致性。请检查你的代码并确保对象名和属性名正确，或者提供更多关于你的代码的信息，以便我可以提供更准确的帮助。