AttributeError: 'Mnist_NN' object has no attribute 'Dropout'
时间: 2024-02-29 09:50:36 浏览: 155
根据提供的引用内容,出现了两个不同的错误信息。第一个错误是"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'device'",第二个错误是"AttributeError: 'Mnist_NN' object has no attribute 'Dropout'"。这两个错误都是属性错误,意味着在代码中尝试访问了不存在的属性。
对于第一个错误,"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'device'",它表明在代码中尝试访问了一个名为'device'的属性,但该属性不存在于NoneType对象上。这通常发生在没有正确初始化模型或没有正确设置设备时。要解决这个问题,您可以确保正确初始化模型,并将其放置在正确的设备上。例如,在PyTorch中,您可以使用`model.to(device)`将模型放置在指定的设备上。
对于第二个错误,"AttributeError: 'Mnist_NN' object has no attribute 'Dropout'",它表明在代码中尝试访问了一个名为'Dropout'的属性,但该属性不存在于Mnist_NN对象上。这可能是因为您的模型类中没有定义'Dropout'属性。要解决这个问题,您可以检查您的模型类定义,确保'Dropout'属性正确定义或使用了正确的属性名称。
相关问题
为什么这段代码会报错:AttributeError: 'Mnist_NN' object has no attribute 'tain'
这个错误是因为在`fit`函数中的`model.train()`行,代码试图调用`Mnist_NN`对象的`tain`属性,但实际上这个对象并没有这样的属性。应该是误拼写了`train`方法,而不是`tain`。正确的语法应为`model.train()`,这表示设置模型处于训练模式,以便在接下来的迭代中启用正向传播和反向传播。
修复这个问题后,代码应该能正常运行。完整的修正后的`fit`函数应该是这样的:
```python
def fit(steps, model, loss_func, opt, train_dl, valid_dl):
for step in range(steps):
model.train() # 将这里修改为 'model.train()'
for xb, yb in train_dl:
loss_bach(model, loss_func, xb, yb, opt)
model.eval()
with torch.no_grad():
losses, nums = zip(*[loss_bach(model, loss_func, xb, yb) for xb, yb in valid_dl])
val_loss = np.sum(np.multiply(losses, nums)) / np.sum(nums)
print('当前step:' + str(step), '验证集损失:' + str(val_loss))
pass
```
现在,当模型进入训练模式时,将会执行期望的训练流程。
AttributeError: Plot_KF object has no attribute plotTraj_CA
AttributeError: Plot_KF object has no attribute plotTraj_CA的错误通常是因为在Plot_KF类中没有定义名为plotTraj_CA的属性或方法。可能的原因是代码中拼写错误或者忘记定义该属性或方法。解决此问题的方法是检查代码中是否正确定义了plotTraj_CA属性或方法,并确保拼写正确。如果代码正确,但仍然出现此错误,则可能需要检查代码中是否存在其他问题。
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