AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'in_features'

这个错误通常是由于使用了错误的模型或者输入数据维度不匹配导致的。请检查你的代码，确保你在使用的模型中有一个名为“in_features”的属性，并且该属性与你的输入数据维度匹配。如果你使用的是 PyTorch 中的预训练模型，可以使用如下代码获取输入数据的维度：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)
input_size = (1, 3, 224, 224)  # 1表示batch_size，3表示通道数，224表示图像大小
input_data = torch.randn(input_size)
output = model(input_data)
print(output.shape)

这里以 ResNet-18 为例，获取输入数据的维度，并使用随机数据进行前向传播，查看输出的维度是否与你的期望相符。

相关问题

AttributeError: Sequential object has no attribute predict_classes

这个错误通常出现在使用 Keras Sequential 模型的时候，因为它并没有 predict_classes 方法。如果你想要获取模型的预测结果，可以使用 predict 方法，然后再使用 numpy 库中的 argmax 方法获取每个样本的预测结果索引。例如：

import numpy as np

# 假设 model 是一个 Keras Sequential 模型
predictions = model.predict(input_data)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

这样就可以得到每个样本的预测结果了。

AttributeError: Trainer object has no attribute loss_items

AttributeError: 'Trainer' object has no attribute 'loss_items'是由于Trainer对象中没有名为loss_items的属性而导致的错误。要解决这个问题，需要检你的代码，确保在Trainer类中定义了loss_items属性或者在使用该属性之前进行了正确的初始化。如果你已经定义了loss_items属性，但仍然出现该错误，可能是因为你没有正确地引用该属性。请检查你的代码，并确保正确地使用了loss_items属性。