AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'target'给出转化代码

根据提供的引用内容，可以看出这个错误是因为在使用torch.utils.data.TensorDataset封装数据集时，数据集中的Tensor对象没有target属性。为了解决这个问题，可以使用torch.utils.data.TensorDataset将数据集封装成TensorDataset对象，然后再使用torch.utils.data.DataLoader将TensorDataset对象转化为DataLoader对象。下面是一个示例代码：

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader

# 假设有两个Tensor对象，分别为data和target
data = torch.randn(100, 10)
target = torch.randn(100)

# 将数据集封装成TensorDataset对象
dataset = TensorDataset(data, target)

# 使用DataLoader将TensorDataset对象转化为DataLoader对象
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

在上面的代码中，我们首先创建了两个Tensor对象data和target，然后将它们封装成TensorDataset对象dataset。最后，我们使用DataLoader将TensorDataset对象dataset转化为DataLoader对象dataloader。这样，我们就可以使用dataloader来迭代访问数据集了。