wj = torch.sigmoid(output).cpu.numpy() AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'numpy'

这个错误是因为你尝试在一个内置函数或方法上调用`numpy`属性。根据你提供的引用内容，错误出现在`wj = torch.sigmoid(output).cpu.numpy()`这一行代码上。根据错误提示，`cpu`是一个内置函数或方法，它没有`numpy`属性。

要解决这个问题，你需要将`cpu`方法的调用放在`numpy`方法之前。这样可以确保你首先将`output`张量移动到CPU上，然后再将其转换为NumPy数组。下面是修改后的代码示例：

wj = torch.sigmoid(output).cpu().numpy()

这样修改后，你应该能够成功地将`output`张量转换为NumPy数组。

相关问题

f = torch.fft.fftn报错AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'fftshift'

当你在PyTorch中尝试使用`torch.fft.fftn`函数并遇到`AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'fftshift'`这样的错误时，这意味着你在调用fftn函数之前可能忘记了先导入`torch.fft`模块，并且可能没有对`fftn`函数应用`torch.fft.fftshift`操作。

`torch.fft.fftn`是快速傅立叶变换（FFT）的一个函数，而`fftshift`是一个用于将数据的频率轴进行中心对齐的辅助工具。你需要确保按照以下步骤操作：

1. 首先，需要从`torch.fft`模块导入必要的函数：

import torch.fft as fft

2. 然后，如果需要使用`fftshift`，在调用fftn之前应用它：

data = ...  # 这里是你要处理的数据
shifted_data = fft.fftshift(data)
fourier_transform = fft.fftn(shifted_data)

如果你已经在代码中做了这一步，但仍然收到错误，可能是其他部分的代码中存在混淆或遗漏。检查是否有其他地方意外地修改了函数对象，或者是否在正确的上下文中调用了这两个函数。

f = torch.fft.fftn报错AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'fftn'

这个错误信息表示你尝试在PyTorch库中调用一个名为`fftn`的函数，但是PyTorch的内置函数或方法对象并没有这个属性。`torch.fft`模块中实际上没有`fftn`函数，这是NumPy库中的一个函数，用于对多维数组进行快速傅里叶变换。

PyTorch中进行快速傅里叶变换的函数是`torch.fft.fft`和它的变体，例如`torch.fft.fft2`和`torch.fft.fftshift`等，但不是`fftn`。如果你需要对多维数据进行快速傅里叶变换，你可能需要使用`torch.fft.fft2`来对二维数据进行FFT变换，或者使用`torch.fft.fftn`对n维数据进行FFT变换，但后者需要先从`torch.fft`模块中导入。

请确保你是在正确的库中寻找或调用相应的函数。如果你需要对三维数据进行FFT变换，正确的PyTorch函数可能是`torch.fft.fftn`，但是要注意，这个函数需要在PyTorch版本1.8.0或更高版本中才能使用。