AttributeError: 'MovingMnistTestSetGenerator' object has no attribute 'data_'

这个错误通常表示 MovingMnistTestSetGenerator 这个对象没有 data_ 属性。可能是因为在代码中没有定义或者因为代码逻辑出现了问题。你可以检查一下代码，看看是否定义了 data_ 属性，并确认代码逻辑是否正确。如果仍然无法解决问题，可以尝试搜索相关错误信息，看看是否有类似问题的解决方案。

相关问题

in __getattr__ raise AttributeError( {} object has no attribute {} .format( AttributeError: Model object has no attribute gr

引用\[1\]和\[2\]是关于Python中使用win32com库操作Word文档的代码和错误信息。根据错误信息，这段代码中的`word.Document`应该改为`word.Documents`，因为`word.Documents`是Word应用程序对象的属性，而`word.Document`是不存在的属性。这个错误可以通过修改代码来解决。引用\[3\]是一个关于重新安装pytorch的参考链接，但与问题中的错误信息无关。

问题: AttributeError: Model object has no attribute gr
回答: 这个错误是由于在模型对象中没有名为"gr"的属性导致的。要解决这个错误，你需要检查你的代码并确保你正确地使用了模型对象的属性。可能是你在代码中错误地引用了"gr"属性，或者你的模型对象确实没有这个属性。请仔细检查你的代码并根据模型的文档或示例来正确使用属性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [in __getattr__ raise AttributeError("%s.%s" % (self._username_, attr)) AttributeError: word.app](https://blog.csdn.net/qq_34648209/article/details/81912253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor](https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/125411726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

AttributeError: Sequential object has no attribute predict_classes

这个错误通常出现在使用 Keras Sequential 模型的时候，因为它并没有 predict_classes 方法。如果你想要获取模型的预测结果，可以使用 predict 方法，然后再使用 numpy 库中的 argmax 方法获取每个样本的预测结果索引。例如：

import numpy as np

# 假设 model 是一个 Keras Sequential 模型
predictions = model.predict(input_data)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

这样就可以得到每个样本的预测结果了。