list object has no attribute size

这个错误通常是因为你正在尝试使用一个列表对象的size属性，但是列表对象并没有size属性。在Python中，列表对象有一个内置的len()函数来获取列表的长度，而不是使用size属性。因此，你需要将input.size()替换为len(input)来解决这个问题。

下面是一个示例代码：

import torch
from torchsummary import summary

model = YourModel()
input_size = (3, 224, 224)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)
summary(model, input_size=input_size)

相关问题

torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'add' 'list' object has no attribute 'size'

这个错误提示是因为在调用`add`和`size`方法时出错。根据引用中的错误提示信息，这是一个关于`Unet`对象的错误。可能是因为你在使用`Sequential`对象时尝试使用了`add`方法，或者在使用`list`对象时尝试使用了`size`方法。这些方法在这些对象中是不存在的，所以会导致这个错误。

解决这个问题的方法是根据具体情况检查代码，并确保你在正确的对象上调用了正确的方法。例如，如果你使用的是`Sequential`对象，应该使用`add_module`方法而不是`add`方法。同样，如果你使用的是`list`对象，应该使用`len`方法而不是`size`方法来获取长度。

此外，引用和提供了关于模型参数保存和加载的两种不同方式。你可以将整个模型打包保存或者只保存模型参数。你可以根据自己的需求选择其中一种方式，以便在需要时能够正确加载和使用模型。

总结来说，要解决这个错误，你需要检查你的代码中对`add`和`size`方法的使用，并确保你在正确的对象上调用了正确的方法。此外，你还可以根据需要选择适当的方式保存和加载模型参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [错误提示：torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: ‘Unet‘ object has no attribute ‘co](https://blog.csdn.net/qq_34419607/article/details/110347137)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

list object has no attribute

当使用Pandas的DataFrame时出现错误"AttributeError: 'list' object has no attribute 'astype'"，这通常是因为你将一个列表（list）传递给了DataFrame，而不是一个可以转换为数据类型的对象。要解决这个问题，你可以确保传递给DataFrame的对象是一个可以转换为数据类型的对象，如Series或NumPy数组。

当使用torchsummary查看YOLOV5的输出结构时出现错误"AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'"，这可能是因为输入的对象是一个列表，而不是一个张量。要解决这个问题，你可以检查输入对象的类型，并根据它的类型进行相应的处理。

1. 对于Pandas的错误，你可以尝试将列表转换为Series或NumPy数组，然后再传递给DataFrame。
2. 对于torchsummary的错误，你可以添加适当的类型检查和处理代码，以确保输入对象是一个张量而不是一个列表。