module 'torch.nn' has no attribute 'Model'

根据提供的引用内容，可以看出模型定义部分使用了torch.nn.Module类作为基类，并且在初始化函数中使用了错误的方法名"_init_"，应该改为"__init__"。同时，还可以看到在模型的前向传播函数中，存在一个错误的部分"return x.mm(self.weight) self.bias"，应该将其改为"return x.mm(self.weight) + self.bias"以正确计算线性模型输出。

至于报错"module 'torch.nn' has no attribute 'Model'"，这是因为torch.nn模块中没有Model这个属性。正确的使用方式是使用torch.nn.Module类作为基类定义自己的模型。

回答完问题后的

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module torch.nn has no attribute BatchNormld

这个错误可能是由于拼写错误导致的。在 PyTorch 中，Batch Normalization 的正确拼写是 BatchNorm2d 而不是 BatchNormld。请检查你的代码，确保正确地引入和使用 BatchNorm2d。以下是一个示例:

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个包含Batch Normalization的模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
    nn.BatchNorm2d(64),
    nn.ReLU(),
    ...
)

# 使用模型进行前向传播
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)

请注意，上述示例中的 "..." 表示模型中的其他层。确保在创建模型时按照正确的顺序添加 BatchNorm2d 层，并传递正确的参数。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便我能够更好地帮助你。

AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'Model'

这个错误通常是因为你想使用PyTorch的预训练模型，但是使用了错误的类名。PyTorch中没有名为`Model`的类。如果你想使用PyTorch的预训练模型，应该使用相应的模型类名，例如`BertModel`、`GPT2Model`、`RobertaModel`等等，这些类名都在`torch.nn`模块中。

如果你仍然有问题，请检查PyTorch的版本是否正确，并确保导入的模块是正确的。