module 'torch.nn' has no attribute 'softmax'
时间: 2023-09-19 21:06:17 浏览: 98
这个问题通常是因为您的 PyTorch 版本过低导致的。在 PyTorch 1.0 之前的版本中,`torch.nn` 模块确实没有 `softmax` 函数。但是从 PyTorch 1.0 开始,`softmax` 函数已经被添加到 `torch.nn.functional` 模块中,您可以使用以下代码来替换旧的 `torch.nn.softmax`:
```python
import torch.nn.functional as F
y = F.softmax(x, dim=1)
```
其中 `x` 是您的输入张量,`dim` 是您在哪个维度上进行 softmax 计算。
相关问题
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:
```python
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 KMeans
这个错误的原因是torch.nn模块中没有名为KMeans的属性,因此无法调用。KMeans通常是用于聚类算法的库,你可能需要使用其他第三方库来执行聚类操作,例如scikit-learn。你可以尝试导入scikit-learn库并使用它的KMeans方法来解决这个问题。具体操作方法可以参考scikit-learn的官方文档。
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