File ~.conda\envs\DL\lib\site-packages\d2l\torch.py

File ".conda\envs\DL\lib\site-packages\d2l\torch.py" 是一个Python文件，是Dive into Deep Learning书籍中代码实现的PyTorch版本的源代码文件。它包含了大量的PyTorch实现的深度学习算法和模型的代码，例如线性回归、softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。该文件实现了很多在深度学习中常用的函数和模型，可以方便地被其他代码所调用，同时也为深度学习初学者提供了一个很好的学习范例。如果你正在学习深度学习，并使用PyTorch作为编程框架，那么这个文件将会是一个非常有用的资源。

相关问题

raceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\ESP32\esp-dl-master\tools\quantization_tool\examples\pytorch_to_onnx\onnx.py", line 7, in <module> torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 506, in export _export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 1525, in _export with exporter_context(model, training, verbose): File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 178, in exporter_context with select_model_mode_for_export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 139, in disable_apex_o2_state_dict_hook for module in model.modules(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'modules'

这个错误提示是因为您传递给torch.onnx.export函数的model参数是一个字符串而不是模型对象。请确保您已经正确加载了模型，并将其传递给export函数。

例如，如果您的PyTorch模型保存在名为"model.pth"的文件中，您可以使用以下代码加载模型并将其导出为ONNX格式：

import torch

# 加载PyTorch模型
model = torch.load("model.pth")

# 创建一个随机输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为ONNX格式
output_file = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False)

请注意，这里的model参数是一个模型对象，它是使用torch.load函数从文件中加载的。如果您使用不同的方法加载模型，请确保将正确的模型对象传递给export函数。

File ~\.conda\envs\DL\lib\site-packages\d2l\torch.py:3018, in load_data_fashion_mnist(batch_size, resize)

`load_data_fashion_mnist(batch_size, resize)` 是一个用于加载 Fashion-MNIST 数据集的函数。该函数返回训练集和测试集的数据迭代器。其中，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

具体来说，该函数会从互联网下载 Fashion-MNIST 数据集并将其加载到内存中。如果指定了 `resize` 参数，则会将图像大小调整为指定的大小。接着，将数据集拆分为训练集和测试集，每个数据集都被打包成一个数据迭代器。最后，返回这两个迭代器。