if len(encoder_out.shape) == 3: # 确保它是三维张量（时间步长×嵌入维度） AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

这个错误 "AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'" 表示你正在尝试对一个字符串（str）对象调用 `shape` 属性，而该属性只适用于数值类型的对象，特别是像numpy数组或PyTorch张量（tensor）这样的结构。

在你提供的代码片段中，`len(encoder_out.shape)` 是检查 `encoder_out` 是否是一个三维张量的条件。如果你的 `encoder_out` 是一个字符串，而不是一个预期的张量，这就会引发错误，因为字符串没有 `shape` 属性。

解决这个问题的方法是先确保 `encoder_out` 是一个可以访问 `shape` 属性的对象，比如张量。你可以这样做：

if isinstance(encoder_out, (list, tuple)) and len(encoder_out):  # 或者更通用地检查是否为容器类型且非空
    encoder_out = encoder_out[0]  # 如果是列表或元组，假设它包含一个元素，提取出来
elif isinstance(encoder_out, torch.Tensor):  # 或者检查是否是PyTorch tensor
    if len(encoder_out.shape) == 3:
        # 接下来处理三维张量
else:
    raise ValueError("encoder_out 应该是一个张量或可迭代的张量容器")

# 现在 encoder_out 是一个张量，你可以安全地使用 shape 属性了

这样，只有当 `encoder_out` 是一个有效的张量时，才会继续执行后续的形状检查操作。