AttributeError: 'list' object has no attribute '_jrdd'

这个错误通常是因为您正在尝试将一个Python列表转换为Spark RDD。在Spark中，RDD是分布式数据集，而Python列表是本地数据结构。因此，您需要使用SparkContext.parallelize()方法将Python列表转换为Spark RDD。例如：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "example")

# 创建一个Python列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将Python列表转换为Spark RDD
my_rdd = sc.parallelize(my_list)

# 现在您可以在Spark RDD上执行各种操作
print(my_rdd.collect())

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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。

AttributeError: list object has no attribute squeeze

AttributeError: list object has no attribute squeeze是因为在列表对象上调用squeeze方法，而列表对象并没有squeeze方法。squeeze方法是numpy数组对象的方法，用于从数组的形状中删除单维度条目。如果想要使用squeeze方法，需要将列表对象转换为numpy数组对象。

以下是一个例子：

import numpy as np

# 将列表转换为numpy数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(a)

# 使用squeeze方法删除单维度条目
b = np.squeeze(a)
print(b)