AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'boxes

### 解决 PyTorch Tensor 对象 AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'boxes'

当遇到 `AttributeError` 表明 `'Tensor' object has no attribute 'boxes'` 时，这通常意味着尝试访问不存在于张量对象上的属性。为了处理这种情况，建议确认数据结构和预期操作的一致性。

#### 验证输入数据

确保所使用的张量确实包含了期望的数据结构。如果目标是从检测模型中提取边界框信息，则应验证该模型输出是否直接提供此字段或需通过特定方式解析[^1]。

import torch

# 假设 model 是预训练的目标检测模型
model = ...  # 加载适当模型
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 输入图像尺寸取决于具体模型需求
output = model(input_tensor)

if isinstance(output, dict) and "boxes" in output:
    boxes = output["boxes"]
else:
    raise ValueError("Model did not return expected dictionary with 'boxes'.")

#### 检查文档与版本兼容性

不同版本间的 API 可能存在差异；因此查阅官方文档以了解当前使用的 PyTorch 版本下正确的方法来获取所需的信息非常重要。对于较新的 torchvision 中的对象检测模型，预测结果往往被封装在一个字典里而不是作为单独的张量返回[^2]。

#### 替代方案

如果不是从预定义模型获得的结果而是手动创建了一个张量并希望模拟类似的结构，那么可以通过构建包含这些键值对的 Python 字典实现：

fake_output = {
    "boxes": torch.tensor([[0., 0., 10., 10.], [5., 5., 15., 15.]])
}
print(fake_output['boxes'])