AttributeError: 'Transformer' object has no attribute 'input_shape'
时间: 2023-09-27 18:05:02 浏览: 47
这个错误通常出现在使用Keras时,因为在Transformer类中没有定义input_shape属性。如果你想查看模型的输入形状,可以使用`model.summary()`方法。
如果你需要指定输入形状,可以在模型定义时使用`Input`层来指定形状,例如:
```
from keras.layers import Input
input_layer = Input(shape=(input_length,))
transformer_layer = Transformer(num_heads=..., ff_dim=..., ...)(input_layer)
...
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
```
其中`input_length`是你的输入序列长度。
相关问题
AttributeError: Dataset object has no attribute met_tensor
出现 "AttributeError: Dataset object has no attribute met_tensor" 错误通常意味着您正在尝试访问 Dataset 对象的 met_tensor 属性,但该属性在该对象中不存在。
要解决此问题,您可以尝试以下几个步骤:
1. 确保您正确导入了所需的库和模块。检查是否导入了正确的库以及库中是否包含所需的属性和方法。
2. 检查您创建 Dataset 对象的代码,并确保在创建对象时设置了正确的属性和参数。可能是您在创建对象时没有正确设置 met_tensor 属性,导致它在对象中不存在。
3. 如果您是使用第三方库或框架创建 Dataset 对象,请参考该库或框架的文档,查找关于 met_tensor 属性的信息。确保您按照正确的方式使用该库或框架创建和操作 Dataset 对象。
如果您提供更多关于您的代码和上下文的信息,我可能能够给出更具体的解决方案。
AttributeError: Trainer object has no attribute loss_items
AttributeError: 'Trainer' object has no attribute 'loss_items'是由于Trainer对象中没有名为loss_items的属性而导致的错误。要解决这个问题,需要检你的代码,确保在Trainer类中定义了loss_items属性或者在使用该属性之前进行了正确的初始化。如果你已经定义了loss_items属性,但仍然出现该错误,可能是因为你没有正确地引用该属性。请检查你的代码,并确保正确地使用了loss_items属性。