AttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'out_layer'

no attribute 'out_layer'的错误。这个错误通常发生在使用DataParallel上述代码是一个模型加载进行模型训练时，由于模型的结构或参数发生了变化导致的。解决这个问题的方法是确保模型和参数冻结的示例。先，通过`self.model.load_state_dict的结构和参数与训练时保持一致。

以下是解决这个问题的一种方法：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel

(self.checkpoint)`加载了一个预训练模型的参数。然后，通过遍历`self.model# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.parameters()`，将所有参数的`requires_grad`属性设置为False，从而冻结了这些参数，.out_layer = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.out_layer(x)

# 创建使其在训练过程中不会被更新。接下来，通过`self.model.add_module("out_layer",模型实例
model = MyModel()

# 使用DataParallel进行模型训练
model self._output_block(self.params["dropout"]))`添加了一个分类输出层。最后， = DataParallel(model)

# 模型训练代码...

在这个例子中，我们首先定义了一个包含`out_layer`的模型`MyModel`，然后使用`DataParallel上进行并行计算。

`对模型进行包装。这样，在模型训练时，`DataParallel`会自动将输入数据分发到多个GPU上进行计算，并将计算结果合并返回。