AttributeError: 'CrossEntropyLoss' object has no attribute 'backward'

这个错误提示说明'CrossEntropyLoss'对象没有'backward'属性。根据提供的引用，这个问题通常发生在调用封装函数时，返回的是CrossEntropyLoss函数对象而不是CrossEntropyLoss的实例对象，所以无法使用backward方法。正确的做法是先创建CrossEntropyLoss的实例对象，然后再使用该实例对象计算损失并调用backward方法。你可以按照如下方式修改你的代码来解决这个问题：

def CrossEntropyLoss_func():
    return nn.CrossEntropyLoss()

my_loss = CrossEntropyLoss_func()
loss = my_loss(output, target)
loss.backward()

或者直接使用实例化对象：

my_loss = nn.CrossEntropyLoss()
loss = my_loss(output, target)
loss.backward()

相关问题

AttributeError: 'CrossEntropyLoss' object has no attribute 'label_smoothing'

引用中提到的错误代码是错误的，因为在定义CrossEntropyLoss_func函数时，直接返回了nn.CrossEntropyLoss()，而没有对其参数进行处理。因此，在调用CrossEntropyLoss_func函数时，会直接调用CrossEntropyLoss的backward方法，而不是对返回值使用backward方法。这导致了AttributeError: 'CrossEntropyLoss' object has no attribute 'label_smoothing'的错误。

正确的代码应该是根据需要对nn.CrossEntropyLoss进行参数设置，然后再返回相应的损失函数对象。例如，如果需要使用label_smoothing参数，可以将其作为参数传递给nn.CrossEntropyLoss函数，然后再返回损失函数对象。可以根据实际需要对代码进行修改，确保在调用损失函数对象时不出现AttributeError: 'CrossEntropyLoss' object has no attribute 'label_smoothing'的错误。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [‘CrossEntropyLoss‘ object has no attribute ‘backward‘报错解决](https://blog.csdn.net/L888666Q/article/details/124321572)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [【python+pytorh自然语言处理】AttributeError: 'Example' object has no attribute 'label'错误提示](https://blog.csdn.net/EB_NUM/article/details/103582668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

AttributeError: 'Add' object has no attribute 'backward'

当出现AttributeError: 'Add' object has no attribute 'backward'错误时，这意味着你正在尝试在一个不支持反向传播的对象上调用backward()方法。通常，这种错误发生在尝试在不可训练的张量上执行反向传播操作时。

解决这个问题的方法是确保你正在调用backward()方法的对象是可训练的张量或变量。如果你正在使用的是PyTorch，你可以使用requires_grad属性来检查一个张量是否可训练。如果requires_grad属性为True，则表示该张量是可训练的。

以下是解决AttributeError: 'Add' object has no attribute 'backward'错误的一种方法[^1]：

import torch

x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = torch.tensor(3.0, requires_grad=True)

z = x + y

z.backward()

print(x.grad)  # 输出：tensor(1.)
print(y.grad)  # 输出：tensor(1.)

在这个例子中，我们创建了两个可训练的张量x和y，并将它们相加得到z。然后，我们调用z.backward()来计算梯度。最后，我们打印出x.grad和y.grad来查看它们的梯度值。