AttributeError: 'ResNet' object has no attribute 'conv2'

根据提供的引用内容，出现了两个不同的错误信息。第一个错误是`AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'device'`，第二个错误是`ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=2. Full shape received: [None, 784]`。这两个错误信息分别表示了两个不同的问题。

针对第一个错误`AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'device'`，它表明在`ResNet`对象中没有名为`conv2`的属性。这可能是由于代码中没有正确定义或初始化`conv2`属性导致的。要解决这个问题，你可以检查代码中是否正确定义了`conv2`属性，并确保在使用该属性之前对其进行了正确的初始化。

针对第二个错误`ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=2. Full shape received: [None, 784]`，它表明在卷积层`conv2d`中输入的维度不匹配。卷积层期望输入的维度是4，但实际输入的维度是2。具体来说，期望的维度是[batch_size, height, width, channels]，但实际输入的维度是[None, 784]，其中None表示批量大小未知。要解决这个问题，你可以检查代码中的输入数据的维度是否正确，并确保与卷积层的期望维度匹配。

以下是两个可能的解决方案：

1. 确保`ResNet`对象中正确定义和初始化了`conv2`属性：

class ResNet:
    def __init__(self):
        self.conv2 = Conv2D(...)  # 初始化conv2属性

model = ResNet()
model.conv2  # 确保conv2属性存在

2. 确保输入数据的维度与卷积层的期望维度匹配：

input_data = ...  # 输入数据，维度为[batch_size, height, width, channels]
conv_layer = Conv2D(...)
output = conv_layer(input_data)  # 确保输入数据的维度正确