'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

这个错误可能是因为你在使用 `nn.Upsample` 时使用了一个过时的参数 `recompute_scale_factor`。在 PyTorch 1.6 及之后的版本中，这个参数已经被移除了。

如果你需要重新计算上采样的比例因子，可以使用 `nn.functional.interpolate()` 函数。例如，你可以这样使用：

import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
y = F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest')

这个例子中，`x` 是一个大小为 1x3x32x32 的张量，`y` 是对 `x` 进行双线性插值上采样后得到的张量，上采样的比例因子为 2，插值模式为最近邻插值。你可以根据需要选择不同的上采样比例和插值模式。

相关问题

upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor

这个错误提示意思是“upsample”对象没有“recompute_scale_factor”属性。这可能是因为你在使用“upsample”对象时，调用了一个不存在的方法或属性。你需要检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者使用了错误的方法名。如果你确定没有错误，那么可能是你的“upsample”对象没有被正确地初始化或者赋值。你需要检查一下你的代码，看看是否有漏掉了一些必要的步骤。

AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor

这个错误通常意味着你正在尝试在一个没有 `recompute_scale_factor` 属性的对象上调用它。这可能是由于以下几个原因之一导致的：

1. 你正在使用一个旧版本的库或模块，其中缺少 `recompute_scale_factor` 方法。尝试更新该库或模块到最新版本，以确保它包含所需的属性。

2. 你正在使用一个自定义的类或对象，该类或对象没有定义 `recompute_scale_factor` 方法。在这种情况下，你需要检查你的代码，确保你正确地定义和使用了该属性。

3. 你可能误解了如何使用此对象或方法。在这种情况下，查阅相关文档或参考示例代码可能会帮助你理解如何正确使用该属性。

如果以上方法都不能解决问题，请提供更多的上下文信息，以便我可以更好地帮助你解决这个问题。