AttributeError: 'GeoLayoutLMVIEModel' object has no attribute '_init_weight'

这个错误表示你尝试在一个名为 'GeoLayoutLMVIEModel' 的对象上调用 '_init_weight' 属性，但该对象并没有这个属性。这可能是由于以下几个原因之一：

1. 你可能在代码中拼写错误，正确的属性名可能是 '_initialize_weights' 而不是 '_init_weight'。你可以检查一下代码中是否拼写错误。
2. 'GeoLayoutLMVIEModel' 类可能没有定义 '_init_weight' 属性。你可以查看该类的定义，并确认是否存在这个属性。
3. 如果你是在继承 'GeoLayoutLMVIEModel' 类并且想要在子类中使用 '_init_weight' 属性，那么你可能需要在子类的构造函数中调用父类的构造函数来初始化父类的属性。

希望以上信息对你有所帮助！如果你需要更详细的帮助，请提供更多的代码细节。

相关问题

AttributeError: 'AsppDecoder' object has no attribute 'init_weight' 这怎么解决？

AttributeError: 'AsppDecoder' object has no attribute 'init_weight' 是一个错误提示，意味着在 'AsppDecoder' 对象中没有名为 'init_weight' 的属性。要解决这个问题，你可以考虑以下几点：

1. 检查代码：首先，检查你的代码，确保在 'AsppDecoder' 类中是否定义了 'init_weight' 方法。如果没有定义该方法，你需要在类中添加该方法的定义。

2. 检查命名：确保你在代码中正确地引用了 'AsppDecoder' 对象，并且没有拼写错误。检查变量名和方法名是否正确。

3. 检查导入：如果 'AsppDecoder' 类是从其他模块导入的，确保你已经正确导入了该模块，并且可以访问到该类。

4. 检查版本：有时候，某些属性可能是在特定的版本中引入的。如果你使用的是较旧的版本，而该属性是在较新的版本中引入的，那么你可能需要升级到较新的版本。

如果以上方法都没有解决问题，你可以提供更多的代码细节或错误信息，以便我能够更好地帮助你解决这个问题。

AttributeError: 'AlexNet' object has no attribute '_initialize_weights'

这个错误通常是由于在调用一个对象的属性或方法时，该对象并没有该属性或方法引起的。在这个例子中，'AlexNet'对象没有'_initialize_weights'属性。可能的原因是代码中没有定义'_initialize_weights'方法或者该方法被定义为私有方法，无法从外部访问。要解决这个问题，可以检查代码中是否正确定义了'_initialize_weights'方法，并确保该方法可以从外部访问。

以下是一个可能的解决方案：

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )
        self._initialize_weights()

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

    def _initialize_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
                if m.bias is not None:
                    nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)