AttributeError: 'dict' object has no attribute 'training'

这个错误通常发生在使用字典对象作为模型参数传递给训练函数时。训练函数期望模型参数是一个对象，而不是字典。你可以尝试将字典转换为模型对象，或者检查你的代码是否正确设置了模型参数。以下是一个示例代码，可以帮助你将字典转换为模型对象：

import torch.nn as nn

# 定义模型对象
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 将字典转换为模型对象
model_dict = {"input_dim": 10, "output_dim": 2}
model = MyModel(**model_dict)

# 使用模型对象进行训练
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

x = torch.randn((32, 10))
y = torch.randint(0, 2, (32,))
for i in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = loss_fn(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

如果你的代码已经正确设置了模型参数，那么可能是因为你的训练函数期望的模型对象与你提供的模型对象不匹配，你需要检查一下模型对象的类型是否正确。