type(self).__name__, name)) AttributeError: 'GRU' object has no attribute 'GRU'

这个错误通常是由于在代码中使用了重复的变量名导致的。在这个错误信息中，我们可以看到有两个 "GRU"。这通常是因为在某个地方，你使用了类名作为变量名。

例如，你可能会写：

GRU = nn.GRU(input_size, hidden_size)

然后在某个地方又写：

self.GRU = nn.GRU(input_size, hidden_size)

这将会导致一个名为 "GRU" 的变量被定义了两次，而第二次定义的变量将会覆盖第一次定义的变量，从而导致上述错误。要解决这个问题，你需要检查你的代码中是否有重复的变量名，确保每个变量名只被定义一次。

相关问题

type(self).__name__, name)) AttributeError: 'GRU1' object has no attribute 'GRU'

这个错误提示表明在一个名为 "GRU1" 的对象上调用了一个名为 "GRU" 的属性，但是该对象并没有这个属性。这可能是因为代码中定义 "GRU1" 类时，错误地引用了 "GRU" 属性，或者在创建 "GRU1" 对象时，错误地给它赋了一个没有 "GRU" 属性的值。要修复这个错误，你需要仔细检查代码中涉及到 "GRU" 和 "GRU1" 的部分，确保它们都被正确地定义和使用。

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 238, in <module> pred = model(input_data) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 160, in forward h_0 = x.data.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).fill_(0).float() File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data'

这个错误提示显示你使用了一个 pandas 的 DataFrame 对象，而该对象没有名为 `data` 的属性。可能的原因是你在构造输入数据时使用了 DataFrame 对象，但是模型需要的是 pytorch 的 Tensor 类型的数据。

你可以尝试将输入数据转换为 Tensor 类型，例如：

input_data = torch.tensor(input_data.values).float()

这里假设你的 `input_data` 是一个 pandas 的 DataFrame 对象，使用 `values` 将其转换为 numpy 数组，再使用 `torch.tensor()` 将其转换为 Tensor 类型。注意，如果你的数据中有缺失值，需要先进行处理，例如使用 `fillna()` 函数将缺失值填充为 0。