'NoneType' object has no attribute 'is_cuda'

'NoneType' object has no attribute 'is_cuda' 的意思是 'NoneType' 对象没有属性 'is_cuda'。这个错误通常发生在对象为 None 的情况下，而 None 对象没有 'is_cuda' 属性。可能的原因是在代码中使用了一个没有被正确赋值的变量或者对象。

为了解决这个问题，你可以检查代码中相关的变量或者对象是否被正确地初始化和赋值。确保在使用这些变量或者对象之前，它们不是 None 对象。可以使用 if 语句或者其他条件判断来检查变量或者对象是否为 None，并在需要时采取相应的处理措施。

相关问题

nonetype object has no attribute create_execution_context

根据提供的引用内容来看，"nonetype object has no attribute 'create_execution_context'"错误是由于对象为NoneType而没有create_execution_context属性引起的。这个错误可能发生在使用TensorRT进行推理过程中的一些操作中。为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 确保正确导入和安装了TensorRT库，并且版本与代码兼容。

2. 确保在创建TensorRT引擎之前，网络对象已经被正确创建和配置。

3. 检查代码中是否有缺失或错误的操作，比如网络层的定义、输入输出的设置等。

4. 检查模型文件是否存在并且可访问。

5. 根据引用中的代码段，在创建引擎之前添加以下两行代码来设置输出层并构建引擎：

last_layer = network.get_layer(network.num_layers - 1)
network.mark_output(last_layer.get_output(0))
engine = builder.build_cuda_engine(network)

通过以上方法进行检查和调试，可以解决"nonetype object has no attribute 'create_execution_context'"错误。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

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

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_handle'错误表示在某个对象上访问了一个不存在的属性。这通常发生在你试图访问一个空对象的属性时。出现这个错误的原因可能是在之前的代码中，某个对象没有被正确地初始化或者赋值。

根据提供的解决方案，添加以下两行代码可以解决问题：

last_layer = network.get_layer(network.num_layers - 1)
network.mark_output(last_layer.get_output(0))

这些代码用于获取最后一层的输出，并将其标记为网络的输出。然后，使用`builder.build_cuda_engine(network)`来构建CUDA引擎。

在这种情况下，可能会继续出现另一个错误：
`python: ../builder/Network.cpp:1205: virtual nvinfer1::ILayer* nvinfer1::Network::getLayer(int) const: Assertion 'layerIndex >= 0' failed.`
这个错误涉及到TensorRT的网络构建。可能是因为指定的层索引超出了网络中存在的层的范围。你需要检查网络中的层数以及对层的访问方式是否正确。

至于你提到的查找了一天的bug，卸载和安装多次TensorFlow也没有解决问题。这个问题与TensorFlow的版本无关，因为AttributeError错误是在访问对象的属性时引发的，与TensorFlow本身无关。