AttributeError: 'KerasTensor' object has no attribute 'softmax'

这个错误是因为在代码中使用了一个没有定义的属性。根据引用[1]和引用[3]的内容，可以看出这个错误可能是由于在使用Keras或者TensorFlow时，对一个Tensor对象调用了一个不存在的属性。解决这个问题的方法是检查代码中的相关部分，确保正确使用了相应的属性和方法。在引用[1]中提到了解决Bert报错的方法，需要将代码中的一部分改为正确的形式。在引用[3]中也提到了类似的问题，需要检查代码中的属性和方法是否正确使用。根据这些信息，你可以尝试修改代码中的相关部分，确保正确使用了softmax属性。

相关问题

AttributeError: 'KerasTensor' object has no attribute 'size'

这个错误通常是因为在使用KerasTensor对象时，使用了Tensor对象的方法或属性。KerasTensor是Tensor的子类，因此它们之间有一些区别。如果您想获取KerasTensor的形状，可以使用`.shape`而不是`.size`。以下是一个例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

inputs = keras.Input(shape=(32,))
x = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 获取KerasTensor的形状
print(model.input_shape) # 输出：(None, 32)
print(model.output_shape) # 输出：(None, 10)

AttributeError: 'Softmax' object has no attribute 'size'

这个错误通常是因为你试图使用 PyTorch 中的 `size()` 方法，但是你的对象是一个 Softmax 层，并不支持 `size()` 方法。

要获取 Softmax 层的输出形状，你可以使用 `output_shape` 属性来获取。比如：

import torch.nn as nn

softmax_layer = nn.Softmax(dim=1)
x = torch.randn(1, 10)
y = softmax_layer(x)
print(y)
print(y.shape)  # 打印输出张量的形状

在上面的代码中，我们首先创建了一个 Softmax 层，并将其应用于输入张量 `x` 上。然后，我们打印了输出张量 `y` 的形状，以确认它的大小。