'TfPoseEstimator' object has no attribute 'persistent_sess'

根据提供的引用内容，'TfPoseEstimator'对象没有'persistent_sess'属性。这可能是因为在使用'TfPoseEstimator'对象时，没有为其设置'persistent_sess'属性。要解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查代码中是否正确导入了'TfPoseEstimator'类，并且已经正确实例化了对象。
2. 确保在使用'TfPoseEstimator'对象之前，已经正确设置了相关的会话（session）。
3. 检查代码中是否有任何拼写错误或语法错误，特别是在使用'TfPoseEstimator'对象时。

以下是一个示例代码，演示了如何使用'TfPoseEstimator'对象：

from tf_pose import TfPoseEstimator

# 实例化TfPoseEstimator对象
estimator = TfPoseEstimator()

# 设置会话（session）
estimator.persistent_sess = tf.Session()

# 使用TfPoseEstimator对象进行其他操作
# ...

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据您的实际情况进行相应的修改和调整。

相关问题

object has no attribute __name__

"object has no attribute __name__"是Python中的一个错误提示，通常出现在使用装饰器时。装饰器是Python中一个非常有用的特性，它可以在不改变原函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。但是，如果装饰器没有正确地处理被装饰函数的元信息，就会导致出现"object has no attribute __name__"的错误。

这个错误提示的意思是，Python解释器在尝试访问一个对象的__name__属性时，发现该对象没有这个属性。在Python中，__name__是一个特殊的属性，用于表示函数、类、模块等对象的名称。如果一个函数没有__name__属性，就会导致出现"object has no attribute __name__"的错误。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：
1. 确保装饰器正确地处理了被装饰函数的元信息，特别是__name__属性。
2. 尝试使用其他的装饰器，或者手动添加__name__属性。
3. 检查代码中是否有其他错误，例如拼写错误或语法错误，这些错误可能会导致出现"object has no attribute __name__"的错误。

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__dict__'

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__dict__'是一个常见的错误，它表示你尝试访问一个空对象的属性或字典。这通常发生在你尝试使用一个未初始化或未定义的变量时。为了解决这个问题，你可以检查变量是否已经正确初始化，并确保它不是空对象。

以下是一个示例代码，演示了如何处理AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__dict__'错误：

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.my_dict = {'key': 'value'}

my_object = None

try:
    my_object.my_dict['__dict__'] = 'new value'
except AttributeError:
    print("AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__dict__'")

# 输出：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__dict__'

在上面的示例中，我们尝试访问一个空对象的属性`__dict__`，由于对象是空的，所以会引发AttributeError。