Unresolved attribute reference 'contiguous' for class 'Variable'

这个错误通常是由于 PyTorch 版本的问题引起的。如果你正在使用 PyTorch 0.4.0 或更早版本，那么你需要将你的代码中的 `contiguous()` 函数替换为 `data.contiguous()`。如果你正在使用 PyTorch 0.4.1 或更高版本，则应该可以直接使用 `contiguous()` 函数。如果你确定你的 PyTorch 版本没有问题，但仍然遇到这个错误，那么你可能需要检查你的代码是否正确地初始化了 `Variable` 对象。

相关问题

Unresolved attribute reference 'contiguous' for class 'Variable' 什么意思

这个错误通常发生在使用 PyTorch 深度学习框架时，当你尝试在一个 PyTorch 的变量（Variable）上使用 `contiguous()` 函数时会出现。这个错误的意思是说，你正在尝试在一个没有 `contiguous()` 属性的对象上调用 `contiguous()` 函数，导致发生了属性引用错误。通常这个错误是由于 PyTorch 版本的问题或者对象初始化的问题引起的。如果你遇到了这个错误，可以尝试检查你的 PyTorch 版本是否正确，或者检查你的代码中是否正确地初始化了变量（Variable）对象。

在torch2.0.1中的显示Unresolved attribute reference 'contiguous' for class 'Variable'

在 PyTorch 2.0.1 中，`Variable` 已经被弃用，因为在张量实例化时不再需要使用 `Variable()` 函数。现在，可以直接使用 `torch.Tensor()` 函数来创建张量。因此，在 PyTorch 2.0.1 中，如果你使用 `Variable` 来创建张量，则会出现 `Unresolved attribute reference 'contiguous'` 的错误。

例如，在 PyTorch 2.0.1 中，以下代码会导致该错误：

import torch

x = Variable(torch.randn(3, 4, 5))
y = x.contiguous()  # 会出现 Unresolved attribute reference 'contiguous' 的错误

要解决该错误，你可以将代码修改为：

import torch

x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.contiguous()  # 不会出现错误

在上面的代码中，我们使用 `torch.Tensor()` 函数来创建张量 `x`，然后调用 `contiguous()` 函数来检查张量是否连续。由于 `torch.Tensor()` 函数返回一个张量，而不是 `Variable`，因此我们可以正确地调用 `contiguous()` 函数，而不会出现错误。