AttributeError: 'Conv' object has no attribute 'stride'

### 解析 PyTorch 中 Conv 层 AttributeError 错误

当遇到 `AttributeError: 'Conv' object has no attribute 'stride'` 这类错误时，通常意味着尝试访问或修改卷积层 (`nn.Conv2d`) 的属性失败。此类问题可能由多种原因引起。

#### 可能的原因分析

1. **初始化不完全**
如果在定义自定义模块时未正确调用父类的构造函数，则可能导致某些属性未能被创建。确保子类中的 `__init__()` 方法显式地调用了基类的构造器[^5]。

2. **版本兼容性问题**
不同版本之间的 API 更改也可能引发此异常。例如，在较新的 PyTorch 版本中，某些内部实现细节发生了变化，这会影响旧代码的行为[^2]。

3. **拼写错误或其他编程失误**
检查是否有任何打字上的疏忽，比如大小写的差异或是变量名拼错了。这些细微之处很容易造成难以察觉的问题[^1]。

4. **状态加载不当**
当试图从文件恢复模型权重而使用的架构与保存时不匹配时也会抛出类似的异常。务必确认用于推理/测试阶段的网络结构跟训练期间保持一致[^4]。

#### 实际解决方案建议

为了修复上述提到的 `'Conv' object has no attribute 'stride'` 错误，可以采取以下几个措施：

- 审视并修正所有继承关系，特别是对于自定义神经网络组件而言；

- 细致审查源码逻辑，排查潜在语法漏洞以及命名冲突情况；

- 对于预训练模型导入操作，请仔细核对所依赖的具体配置参数是否吻合实际需求。

import torch.nn as nn

class CustomCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(CustomCNN, self).__init__()  # 显式的super()调用非常重要
        
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=(5, 5))
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        return x

通过以上调整应该能够有效规避大多数情况下由于缺少特定成员而导致的功能失效现象。