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。

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Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlopen'

您遇到的错误是因为urllib模块中没有urlopen这个属性。Python 3中urllib模块被分为了urllib.request、urllib.parse、urllib.error等子模块。

要解决这个问题，您可以将代码中的urllib替换为urllib.request。请尝试以下修改：

import urllib.request

url = "your_url_here"
jsonf = urllib.request.urlopen(url)

这样应该可以解决您的问题。如果还有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 182, in <module> loss_function = nn.functional.logcosh() # 定义损失函数 AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'logcosh'

这个错误提示告诉我们 `torch.nn.functional` 模块中没有 `logcosh` 函数。实际上，`logcosh` 不是 `torch.nn.functional` 中的标准损失函数，所以你需要手动实现这个函数。

下面是一个简单的实现方式：

import torch.nn.functional as F

def logcosh(output, target):
    loss = torch.mean(torch.log(torch.cosh(output - target)))
    return loss

在你的代码中，用这个自定义的 `logcosh` 函数替换掉原来的 `nn.functional.logcosh()` 就可以了。