AttributeError: 'Predictor' object has no attribute 'test_siz'

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。

相关问题

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。

AttributeError: 'Basemap' object has no attribute 'set_extent'AttributeError: 'Basemap' object has no attribute 'set_extent'

这个错误通常是由于使用了过时的Basemap库导致的。建议使用Cartopy库来代替Basemap库，因为Cartopy库已经成为了Basemap库的替代品，并且具有更好的性能和更多的功能。在Cartopy库中，可以使用set_extent()方法来设置地图的范围。