layer_inputs = all_outputs[layer.input_layer] AttributeError: 'str' object has no attribute 'input_layer'
时间: 2023-06-23 16:09:45 浏览: 54
这个错误通常是因为你传递给某个函数的变量类型不正确。根据错误信息,变量 `layer` 是一个字符串,而不是一个包含 `input_layer` 属性的对象。因此,在你的代码中,你可能需要检查一下 `layer` 变量的值,看看它是否是你期望的对象,或者是否被正确地初始化。如果需要,你可以在代码中添加一些类型检查或条件语句来确保变量类型的正确性。
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gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0]中,出现错误:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'norm'。s只是一个分数,好像不可导
错误信息表明在你的代码中出现了无法计算梯度的张量(即不可导),导致计算梯度时出现了问题。根据你提供的代码,可能是因为你的张量 `s` 不可导,而在计算 `gradients2` 时用到了它。
你可以尝试将 `s` 转换为可导张量,这可以通过将其包装在 `torch.autograd.Variable` 中来实现。具体来说,可以将 `s` 的定义改为:
```
s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda()
```
这样,你可以在后续代码中使用 `s` 的梯度。当然,你需要根据实际场景调整 `s` 的值和 `requires_grad` 的设置。
AttributeError: 'Transformer' object has no attribute 'input_shape'
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。