'Accumulator' object is not subscriptable'
时间: 2023-11-22 08:49:39 浏览: 30
这个错误通常是由于尝试对不支持索引的对象进行索引操作引起的。在引用中,出现了一个名为“Accumulator”的对象,但是该对象不支持索引操作,因此在尝试对其进行索引时会出现“'Accumulator' object is not subscriptable”错误。要解决此错误,需要检查代码中是否存在对不支持索引的对象进行索引操作的情况,并进行相应的修改。
如果您需要更具体的帮助,请提供更多的代码和上下文信息。
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Traceback (most recent call last): File "D:\flmy\main.py", line 42, in <module> weight_accumulator[name].add_(diff[name]) TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable这段代码如何解决
这个错误通常是由于`weight_accumulator`字典中某个键对应的值为`None`而导致的。因此,你可以在使用该字典之前先对其进行初始化,例如:
```python
weight_accumulator = {}
for name, param in model.named_parameters():
weight_accumulator[name] = torch.zeros_like(param.data)
```
这样就会为`weight_accumulator`中的每个键赋一个初始值为0的张量。当然,你也可以根据具体情况自行选择适当的初始化方法。
def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() TypeError: 'torch.device' object is not subscriptable
这个错误通常是由于在 `for` 循环中使用了一个不是列表或元组类型的对象进行索引操作,而这个对象又是一个 `torch.device` 类型的对象。具体来说,在下面这行代码中,`devices` 参数传递进来的可能不是一个列表或元组,而是一个单独的 `torch.device` 类型的对象:
```
features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0])
```
要解决这个问题,需要确保 `devices` 参数传递进来的是一个列表或元组类型的对象,而不是一个单独的 `torch.device` 类型的对象。可以在调用 `train` 函数时,将 `devices` 参数改为一个列表或元组类型的对象,如下所示:
```
devices = [torch.device('cuda:0'), torch.device('cuda:1')] # 例子,具体的设备数量和编号根据实际情况而定
train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay)
```
如果你只使用了一个 GPU 设备,那么可以将 `devices` 参数改为如下形式:
```
devices = [torch.device('cuda:0')]
train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay)
```
这样就可以避免这个错误了。