torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'predict'

这个错误发生在 PyTorch 中使用 `DataParallel` 时调用了不存在的方法 "predict"。`DataParallel` 是用于在多个 GPU 上并行运行模型的包装器，它将模型复制到每个 GPU 中并运行独立的副本。因此，在使用 `DataParallel` 时，我们需要调用模型的方法，而不是 `DataParallel` 对象本身的方法。

解决这个问题的方法是在调用 `predict` 方法之前，将模型从 `DataParallel` 对象中提取出来。可以使用以下代码：

model = DataParallel(model)
...
output = model.module.predict(input)

在这个例子中，我们将 `model` 包装在 `DataParallel` 中，并使用 `model.module` 访问实际的模型。这样，就可以调用模型的方法 "predict"，而不是 `DataParallel` 对象的方法。

相关问题

怎么解决torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'predict'

这个错误通常发生在使用`DataParallel`的时候，因为`DataParallel`会将模型复制到多个GPU上进行并行计算，但是在使用`predict()`方法时，它只能在主GPU上调用，而不是在所有GPU上调用。

解决这个问题的方法是将模型从`DataParallel`中解包出来，然后在主GPU上调用`predict()`方法。可以使用以下代码来实现：

model = model.module # 解包模型
model = model.to(device) # 将模型移动到主GPU上
output = model.predict(input_tensor)

其中，`device`是主GPU的设备名称，`input_tensor`是输入模型的张量。这样就可以避免上述错误了。

torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'predict'怎么解决

这个错误通常出现在使用 `DataParallel` 包装模型之后，直接调用了模型的方法而不是通过 `DataParallel` 调用。要解决这个问题，可以尝试以下两种方法：

1. 在调用 `predict` 方法时，使用 `DataParallel` 对象来调用，而不是直接使用模型对象。例如：

   model = nn.DataParallel(model)
   output = model(data)
   predictions = model.module.predict(output)

这里的 `model.module` 会返回原始的模型对象，可以调用其方法。

2. 在定义模型时，将 `DataParallel` 对象包装在一个新的模型对象中，并添加 `predict` 方法。例如：

   class MyModel(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(MyModel, self).__init__()
           self.model = nn.DataParallel(model)
       
       def forward(self, x):
           return self.model(x)
       
       def predict(self, x):
           return self.model.module.predict(x)
   
   model = MyModel()
   output = model(data)
   predictions = model.predict(output)

这里的 `MyModel` 类会包装 `DataParallel` 对象，并添加一个新的 `predict` 方法，以便在调用时可以直接使用。