AttributeError: 'PhysicsInformedNN' object has no attribute 'optimizer'

这个错误通常是由于在代码中使用了一个不存在的属性或方法。在这种情况下，'PhysicsInformedNN'对象没有名为'optimizer'的属性。这可能是由于拼写错误或代码中的其他错误导致的。您可以检查代码中是否存在此属性，并确保其正确拼写和定义。如果您确定代码中存在此属性，则可能需要检查代码中是否存在其他错误。

以下是一个可能的解决方案，您可以尝试在代码中添加以下行来定义'optimizer'属性：

self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

相关问题

AttributeError: type object 'Optimizer' has no attribute 'ScipyOptimizerInterface'

这个错误通常是由于导入的库版本不兼容或者代码中的拼写错误导致的。具体来说，这个错误提示表明在调用ScipyOptimizerInterface时，Optimizer类中没有这个属性。这可能是因为你导入的Optimizer类与ScipyOptimizerInterface不兼容，或者你的代码中有拼写错误。

解决这个问题的方法是检查你的代码中是否有拼写错误，并确保你导入的库版本与ScipyOptimizerInterface兼容。你可以尝试更新你的库版本或者使用其他的优化器来代替ScipyOptimizerInterface。

AttributeError: 'DetectronCheckpointer' object has no attribute 'optimizer'

由于'DetectronCheckpointer'对象没有'optimizer'属性，因此会出现AttributeError: 'DetectronCheckpointer' object has no attribute 'optimizer'错误。这可能是由于在代码中使用了'DetectronCheckpointer'对象的'optimizer'属性，但该属性未被正确定义或初始化。要解决此问题，您可以尝试以下几种方法：
1.检查代码中是否正确定义了'DetectronCheckpointer'对象，并确保在使用'optimizer'属性之前已经初始化。

2.检查代码中是否存在拼写错误或语法错误，这可能会导致属性未正确定义或初始化。

3.尝试使用其他属性或方法来替换'optimizer'属性，以实现所需的功能。

以下是一个例子，展示了如何使用'DetectronCheckpointer'对象来保存和加载模型，并使用其它属性来进行优化器的操作：

from detectron2.checkpoint import DetectionCheckpointer

# 创建一个'DetectronCheckpointer'对象
checkpointer = DetectionCheckpointer(model)

# 保存模型
checkpointer.save("model.pth")

# 加载模型
checkpointer.load("model.pth")

# 获取模型的优化器
optimizer = model.optimizer

# 设置优化器的学习率
for param_group in optimizer.param_groups:
    param_group['lr'] = 0.001