AttributeError: 'Predictor' object has no attribute 'test_siz'
时间: 2024-01-11 08:22:39 浏览: 35
根据提供的引用内容,第一个问题是关于加载模型参数时出现的大小不匹配错误。第二个问题是关于'Predictor'对象没有'test_siz'属性的AttributeError错误。
针对第一个问题,根据错误信息,可以看出在加载模型参数时,参数的形状不匹配。具体来说,模型期望的参数形状是torch.Size([91, 1024]),但实际加载的参数形状是torch.Size([80, 1024])。这意味着模型期望有91个类别的分类得分权重,但加载的参数只有80个类别的分类得分权重。
解决这个问题的方法是确保加载的参数与模型期望的参数形状相匹配。可能需要检查模型和参数的定义,以确保它们一致。如果模型和参数是从不同的源头获取的,可能需要调整模型或参数的定义,使它们匹配。
针对第二个问题,根据错误信息,'Predictor'对象没有'test_siz'属性,因此访问该属性会引发AttributeError错误。
解决这个问题的方法是检查代码中是否正确使用了属性名。确保属性名拼写正确,并且确保在访问属性之前已经正确地初始化了'Predictor'对象。
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AttributeError: Dataset object has no attribute met_tensor
出现 "AttributeError: Dataset object has no attribute met_tensor" 错误通常意味着您正在尝试访问 Dataset 对象的 met_tensor 属性,但该属性在该对象中不存在。
要解决此问题,您可以尝试以下几个步骤:
1. 确保您正确导入了所需的库和模块。检查是否导入了正确的库以及库中是否包含所需的属性和方法。
2. 检查您创建 Dataset 对象的代码,并确保在创建对象时设置了正确的属性和参数。可能是您在创建对象时没有正确设置 met_tensor 属性,导致它在对象中不存在。
3. 如果您是使用第三方库或框架创建 Dataset 对象,请参考该库或框架的文档,查找关于 met_tensor 属性的信息。确保您按照正确的方式使用该库或框架创建和操作 Dataset 对象。
如果您提供更多关于您的代码和上下文的信息,我可能能够给出更具体的解决方案。
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。