AttributeError: 'Trainer' object has no attribute 'do_grad_scaling'

这个错误信息通常出现在PyTorch的深度学习框架中，当你尝试访问`Trainer`对象的一个名为`do_grad_scaling`的属性时抛出。`Trainer`是训练模型的一种高级封装，它可能会包含一些特定于训练流程的操作，如梯度调整、优化步骤等。

`AttributeError`意味着你试图使用的`do_grad_scaling`并不是`Trainer`对象应有的属性。这可能是以下几个原因：
1. 属性拼写错误：检查一下是否真的有`do_grad_scaling`这个属性，可能需要确认它的准确名称。
2. 版本差异：如果你使用的`Trainer`类是在更新版本中移除或更改了结构，旧的代码可能不再兼容。
3. 初始化问题：确保你在创建`Trainer`对象时正确传入了所有必要的参数，包括可能需要的属性。

为了调试这个问题，你可以尝试以下操作：
1. 检查`Trainer`的官方文档或源码，确认`do_grad_scaling`是否存在。
2. 使用`dir(trainer)`来查看当前对象的所有属性，看是否能找到正确的属性名。
3. 如果是API的变动，尝试更新到最新版并查看是否有相应的替代方法。

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AttributeError: Trainer object has no attribute loss_items

AttributeError: 'Trainer' object has no attribute 'loss_items'是由于Trainer对象中没有名为loss_items的属性而导致的错误。要解决这个问题，需要检你的代码，确保在Trainer类中定义了loss_items属性或者在使用该属性之前进行了正确的初始化。如果你已经定义了loss_items属性，但仍然出现该错误，可能是因为你没有正确地引用该属性。请检查你的代码，并确保正确地使用了loss_items属性。

AttributeError: 'Basemap' object has no attribute 'set_extent'AttributeError: 'Basemap' object has no attribute 'set_extent'

这个错误通常是由于使用了过时的Basemap库导致的。建议使用Cartopy库来代替Basemap库，因为Cartopy库已经成为了Basemap库的替代品，并且具有更好的性能和更多的功能。在Cartopy库中，可以使用set_extent()方法来设置地图的范围。