AttributeError: 'CIFAR10' object has no attribute 'classes'

这个错误通常是因为在创建 CIFAR10 数据集对象时没有指定 classes 参数。可以尝试在创建对象时添加参数 classes，例如：

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, classes=['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'])

相关问题

AttributeError: Sequential object has no attribute predict_classes

这个错误通常出现在使用 Keras Sequential 模型的时候，因为它并没有 predict_classes 方法。如果你想要获取模型的预测结果，可以使用 predict 方法，然后再使用 numpy 库中的 argmax 方法获取每个样本的预测结果索引。例如：

import numpy as np

# 假设 model 是一个 Keras Sequential 模型
predictions = model.predict(input_data)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

这样就可以得到每个样本的预测结果了。

AttributeError: 'Classes' object has no attribute 'get'

根据提供的引用内容，出现了两个类似的错误：AttributeError: 'COCO' object has no attribute 'get_cat_ids' 和 AttributeError: 'Classes' object has no attribute 'get'。这两个错误都是由于对象缺少相应的属性而引起的。

针对第一个错误，'COCO' object has no attribute 'get_cat_ids'，这是因为在COCO对象中没有名为'get_cat_ids'的属性。要解决这个问题，可以检查代码中是否正确导入了相关的库，并确保使用的版本与代码兼容。另外，还可以查看相关文档或示例代码，了解如何正确使用'get_cat_ids'方法。

针对第二个错误，'Classes' object has no attribute 'get'，这是因为Classes对象中没有名为'get'的属性。要解决这个问题，可以检查代码中是否正确创建了Classes对象，并确保在使用'get'属性之前对其进行了正确的初始化。另外，还可以查看相关文档或示例代码，了解如何正确使用Classes对象的属性和方法。

总结起来，这两个错误都是由于对象缺少相应的属性而引起的。解决这些错误的方法包括检查代码中的导入和版本兼容性，查看相关文档和示例代码，以及确保正确初始化对象。