AttributeError: 'torch.device' object has no attribute 'lower'

这个错误通常是由于在使用`lower()`方法时，将`torch.device`对象错误地传递给了它。`lower()`方法是用于将字符串转换为小写的方法，而`torch.device`是用于管理PyTorch的设备的对象。

要解决这个问题，您需要确保您传递给`lower()`方法的是字符串对象，而不是`torch.device`对象。请检查您的代码，找到使用`lower()`的地方，并确保您传递给它的是字符串类型的数据。如果需要，您可以使用`str()`函数将`torch.device`对象转换为字符串。

如果您能提供更多的上下文或示例代码，我可以提供更具体的建议。

相关问题

AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate' AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate' AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate' AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate' AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate' AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate' AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate' module 'torch.utils.data' has no attribute 'collate'

这个错误通常发生在使用了旧版本的PyTorch库时。`torch.utils.data.collate`是在较新的PyTorch版本中引入的函数，用于将样本列表转换为批量数据。建议你更新你的PyTorch库到最新版本，以解决这个问题。你可以使用以下命令来更新PyTorch：

pip install --upgrade torch

如果你已经安装了`torch`，可以使用以下命令来获取最新版本：

pip install --upgrade torch --no-cache-dir

请确保在运行这些命令之前，你已经安装了适合你系统的Python包管理器（如`pip`）。希望这可以帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

torchsummary AttributeError: 'torch.device' object has no attribute 'lower'

### torchsummary 使用时遇到 `AttributeError` 错误的原因与解决方案

当使用 `torchsummary` 库来总结 PyTorch 模型结构时，如果遇到了如下错误：

AttributeError: 'torch.device' object has no attribute 'lower'

这通常是因为版本兼容性问题或是某些对象被不恰当地传递给函数所引起的。

#### 原因分析

该错误表明尝试访问了一个不存在于 `torch.device` 对象中的属性 `'lower'`。实际上，字符串类型的对象才有这样的方法用于转换大小写操作[^2]。然而，在此上下文中不应该对设备对象执行此类操作，因此可以推测可能是由于内部实现细节的变化或者是库之间的交互出现了预期之外的行为所致。

#### 解决方案

为了修复这个问题，有几种可能的方法可供尝试：

1. **更新依赖包**

确认安装的是最新稳定版的 `torch`, `torchvision` 和 `torchsummary`. 过期或预发布版本可能存在未解决的 bug 或者与其他组件存在兼容性问题.

   pip install --upgrade torch torchvision torchaudio torchsummary

2. **修改源码 (临时措施)**

如果上述升级无法解决问题，则可以在本地副本中手动调整 `torchsummary` 的源文件以绕过这个特定异常。具体来说就是找到触发错误的地方并移除对于 `.lower()` 方法调用的部分。不过需要注意这样做仅适用于开发环境下的快速验证，并不适合长期部署生产环境中使用。

3. **替代工具**

考虑采用其他能够提供相似功能而不引发相同问题的第三方模块, 如官方推荐使用的 `model.eval()`, 结合自定义打印逻辑来展示网络架构信息；又或者寻找社区维护良好且活跃度高的类似项目作为替换选项。

4. **检查输入参数**

验证传入 `Summary` 函数的各项参数是否正确无误，特别是关于指定运行设备 (`device`) 参数部分，确保其形式符合 API 文档的要求[^5].

通过以上建议应该可以帮助缓解乃至彻底消除由 `torch.device.lower()` 所带来的麻烦。当然最理想的情况还是等待开发者团队针对这一情况作出正式修正之后再做相应处理最为稳妥。