predictor.trackers[i].reset() AttributeError: 'DeepOCSort' object has no attribute 'reset'

根据提供的引用内容，你遇到的错误是`AttributeError: 'DeepOCSort' object has no attribute 'reset'`。这个错误意味着在`DeepOCSort`对象中找不到`reset`属性。

要解决这个错误，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查代码中是否正确地实例化了`DeepOCSort`对象。确保在实例化对象后，没有对该对象的属性进行任何更改或删除操作。

2. 确保`DeepOCSort`类中定义了`reset`方法。如果没有定义该方法，你需要在该类中添加一个`reset`方法。

3. 检查是否正确导入了包含`DeepOCSort`类的模块。确保在使用`DeepOCSort`之前，已经正确导入了包含该类的模块。

4. 如果你是在使用第三方库或框架，可能需要查看该库或框架的文档，以了解如何正确使用和调用`DeepOCSort`对象的方法。

请注意，以上方法仅为常见解决方案，具体解决方法可能因你的代码和环境而异。如果以上方法无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我们能够更好地帮助你。

相关问题

AttributeError: 'Predictor' object has no attribute 'test_siz'

根据提供的引用内容，第一个问题是关于加载模型参数时出现的大小不匹配错误。第二个问题是关于'Predictor'对象没有'test_siz'属性的AttributeError错误。

针对第一个问题，根据错误信息，可以看出在加载模型参数时，参数的形状不匹配。具体来说，模型期望的参数形状是torch.Size([91, 1024])，但实际加载的参数形状是torch.Size([80, 1024])。这意味着模型期望有91个类别的分类得分权重，但加载的参数只有80个类别的分类得分权重。

解决这个问题的方法是确保加载的参数与模型期望的参数形状相匹配。可能需要检查模型和参数的定义，以确保它们一致。如果模型和参数是从不同的源头获取的，可能需要调整模型或参数的定义，使它们匹配。

针对第二个问题，根据错误信息，'Predictor'对象没有'test_siz'属性，因此访问该属性会引发AttributeError错误。

解决这个问题的方法是检查代码中是否正确使用了属性名。确保属性名拼写正确，并且确保在访问属性之前已经正确地初始化了'Predictor'对象。

AttributeError: 'Predictor' object has no attribute 'max_seq_len'

AttributeError是一个常见的Python错误，它发生在试图访问或调用一个对象的属性或方法，但该对象实际上并没有这个属性或方法。在这个例子中，`Predictor` 对象没有名为 `max_seq_len` 的属性。这通常意味着你在尝试访问的是 `Predictor` 类的一个预期属性，但在当前实例中，这个属性可能是缺失的或者是被意外删除的，或者是在类的某个版本里被重构了。

如果你在使用某些机器学习库（比如transformers、huggingface等）的预测模型，`max_seq_len` 可能是用来设置序列最大长度的参数。检查一下你的代码，确保你已经正确地初始化了Predictor，并且这个属性存在或者你在适当的地方设置了值。