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

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'evaluate_generator'通常表示代码中使用了一个Functional模型对象，但是尝试调用了它没有的方法evaluate_generator。

evaluate_generator()方法是一个序列评估器，它允许您在一个或多个输入样本上评估您的模型。如果您使用Functional API来构建模型，则不支持这个方法。相反，您可以使用model.predict_generator()方法在一个或多个输入样本上预测输出。

如果你想评估Functional模型，你可以将它转换成Sequential模型，然后使用evaluate_generator()方法。但是，这可能会导致你失去Functional API的优势。

相关问题

AttributeError: Trainer object has no attribute loss_items

AttributeError: 'Trainer' object has no attribute 'loss_items'是由于Trainer对象中没有名为loss_items的属性而导致的错误。要解决这个问题，需要检你的代码，确保在Trainer类中定义了loss_items属性或者在使用该属性之前进行了正确的初始化。如果你已经定义了loss_items属性，但仍然出现该错误，可能是因为你没有正确地引用该属性。请检查你的代码，并确保正确地使用了loss_items属性。

运行显示AttributeError: 'Actor' object has no attribute 'evaluate_actions'

抱歉，出现了一个错误。根据错误消息，`Actor`对象没有`evaluate_actions`属性。这可能是因为在`Actor`类中没有定义该方法。

要解决这个问题，你可以在`Actor`类中添加一个`evaluate_actions`方法。这个方法应该接受状态和动作作为输入，并返回计算出的动作概率值。以下是一个示例：

class Actor:
    # 其他代码...
    
    def evaluate_actions(self, states, actions):
        # 使用pi-new计算动作概率
        with torch.no_grad():
            dist = self.pi(states)
            action_logprobs = dist.log_prob(actions)
        return action_logprobs

在这个示例中，我们假设`self.pi`是一个代表策略网络的PyTorch模型。通过调用`self.pi(states)`，我们可以获得状态对应的动作概率分布。然后，使用这个分布计算选择的动作的对数概率值。

确保在定义了`evaluate_actions`方法后，将其添加到你的`Actor`类中。这样就可以解决`AttributeError`错误了。