noise = torch.zeros(img_train.size()) AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

这个错误提示表明你正在尝试将一个列表对象传递给了 torch.zeros() 函数，而该函数需要的是一个大小信息（比如一个张量）。

可能的原因是你传递了一个列表对象而不是一个张量对象。你可以尝试将其转换为张量，比如使用 torch.tensor() 函数：

import torch

# 假设 img_train 是一个列表对象
img_train = [...]
img_train_tensor = torch.tensor(img_train)

# 然后再使用 torch.zeros() 函数
noise = torch.zeros(img_train_tensor.size())

如果你仍然遇到问题，请检查你的 img_train 对象是否确实是一个张量而不是一个列表。

相关问题

h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(x.device) 提示AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'num_layers'

这个错误是因为你在一个 Tensor 对象上调用了一个不存在的属性 num_layers。

根据你提供的代码，可能是你在一个名为 `self` 的对象上调用了 `num_layers` 属性，但是这个对象是一个 Tensor 对象，而不是具有 `num_layers` 属性的对象。

请确保你在正确的对象上使用 `num_layers` 属性。如果你想在一个名为 `self` 的对象上使用 `num_layers` 属性，确保这个对象是一个具有 `num_layers` 属性的类的实例。你可以检查类的定义，看看是否确实定义了 `num_layers` 属性，并且在创建实例时正确地初始化了它。

另外，也要确保传递给 `torch.zeros()` 函数的 `x` 参数是一个张量对象，并且具有 `size()` 方法来获取张量的尺寸。

如果你提供更多的代码上下文或更详细的错误信息，我可以给出更具体的帮助。

mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True score = [] for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1.0 score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask return score AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

非常抱歉，我之前的回答仍然有误。

这个错误是由于你尝试在一个列表对象上调用`size()`方法，而列表对象并没有`size()`方法。根据你的代码，你想要返回一个包含每个样本的`mask_i`副本的列表，而不是返回一个`score`张量。

以下是修改后的代码示例：

mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True)  # 设置 requires_grad=True
score = []

for i in range(logits.size(0)):
    top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:]
    mask_i = mask[i].clone()  # 创建副本
    mask_i[top_100_indices] = 1.0
    score.append(mask_i.clone())  # 创建副本并添加到 score 列表中

return score

在修改后的代码中，我们创建了一个空列表 `score`，然后在循环中使用`append()`方法将每个样本对应的`mask_i`副本添加到列表中。最后返回这个列表作为结果。

希望这次能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。