AttributeError: 'MyMetric' object has no attribute 'validation_data'

这个错误通常是由于代码中使用了一个名为"MyMetric"的对象，但是该对象没有"validation_data"属性。这可能是因为该对象没有被正确地初始化或赋值。要解决这个问题，可以检查代码中是否正确地初始化了"MyMetric"对象，并确保该对象具有所需的属性。如果问题仍然存在，可以尝试查看相关文档或寻求更多帮助。

相关问题

AttributeError: 'Workbook' object has no attribute 'add_data_validation'

这个错误提示表示在尝试对`Workbook`对象执行`add_data_validation`方法时出错，但该方法实际上并不属于`Workbook`对象。`xlsxwriter`库中的`DataValidation`对象是在工作表层面(`Worksheet`)操作的，不是工作簿层面(`Workbook`)。

如果你想要在`xlsxwriter`中设置数据验证规则，你应该在`Worksheet`上操作，而不是`Workbook`。以下是正确的步骤：

import xlsxwriter

# 其他初始化代码...

# 创建工作表
worksheet = workbook.add_worksheet()

# 设置数据验证规则
validation_rule = workbook.add_data_validation({
    'type': 'cell',
    'criteria': '<=',
    'value': threshold,
    'format': {
        'font_color': 'red',
        'bg_color': '#FFC7CE',
        'font_size': 10,
        'bold': True
    }
})

# 将数据验证规则应用到特定范围，例如从第1行开始到最后一行
worksheet.data_validation(validation_rule.validate_range(start_row=0, start_col=0, end_row=len(data), end_col=0))

# 然后继续写入数据和关闭工作簿...

确保你在实例化`DataValidation`对象之后将其应用于工作表。如果你之前的操作已经在`Workbook`级别，那么你需要将相关的数据验证规则操作移动到`worksheet`上。

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'fit_generator'

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'fit_generator'是指在使用Keras框架时，使用Functional API创建的模型对象不能使用fit_generator方法进行训练。

在使用Functional API创建模型时，需要使用Model类进行模型的编译和训练。而fit_generator方法是Sequential类和Model类中的方法，用于训练模型，所以在使用Functional API创建的模型对象中并不存在fit_generator方法。

如果你需要使用fit_generator方法进行训练，可以将Functional API创建的模型转换为Sequential或Model对象，然后再使用fit_generator方法进行训练。

以下是一个将Functional API创建的模型转换为Model对象的示例代码：

from keras.models import Model

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(generator=train_generator, steps_per_epoch=1000, epochs=10, validation_data=val_generator, validation_steps=100)