AttributeError: 'generator' object has no attribute '_next_'

AttributeError: 'generator' object has no attribute '_next_'是一个常见的错误，它表示在使用生成器对象时出现了问题。生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过yield语句来生成值。在生成器对象上使用_next_属性是错误的，正确的方式是使用内置的next()函数来获取生成器的下一个值。

下面是解决该错误的一些可能方法：
1. 使用next()函数来获取生成器的下一个值，而不是使用_next_属性。
2. 确保生成器对象已经正确创建并赋值给变量。
3. 检查生成器函数中是否正确使用了yield语句来生成值。

如果你能提供更多的上下文信息，我可以给出更具体的解决方案。

相关问题

AttributeError: 'generator' object has no attribute 'named_parameters'

这个错误是因为你尝试在一个generator对象上调用named_parameters()方法，而generator对象没有该方法。\[1\]named_parameters()方法是用于获取模型的参数的生成器(generator)对象，而不是直接调用。如果你想要获取模型的参数，你可以使用for循环或者.next()方法来逐个读取参数值。另外，你还可以使用state_dict()方法来获取模型的参数字典。\[1\]如果你想要加载保存的网络模型，你应该使用model.load_state_dict()方法来加载参数字典，而不是直接使用torch.load()方法。\[2\]这样可以确保正确地加载模型的参数。此外，torch.save()方法在模型版本发生变化时可能无法重新加载存储好的模型，因此建议使用save_pretrained()和from_pretrained()方法来保存和加载模型。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch模型存储心得小记](https://blog.csdn.net/GJ_0418/article/details/122295368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pytorch载入模型时出现错误AttributeError Generator object has no attribute copy](https://blog.csdn.net/LLLLUFFY/article/details/106561536)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

AttributeError: 'generator' object has no attribute 'get'

AttributeError: 'generator' object has no attribute 'get'是一个错误提示，意味着你尝试在一个生成器对象上调用了一个名为'get'的属性，但该属性不存在。

生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过yield语句逐个生成值。生成器对象没有'get'属性，因为它们不支持直接访问元素的方法。

通常情况下，如果你想要获取生成器中的元素，可以使用next()函数来逐个获取。例如：

my_generator = (x for x in range(5))
print(next(my_generator))  # 输出：0
print(next(my_generator))  # 输出：1

如果你想要一次性获取所有生成器中的元素，可以使用list()函数将生成器转换为列表。例如：

my_generator = (x for x in range(5))
my_list = list(my_generator)
print(my_list)  # 输出：[0, 1, 2, 3, 4]

如果你需要使用'get'属性来获取生成器中的元素，可能是因为你误解了生成器的工作原理或者你正在处理其他类型的对象。请检查你的代码，确保你正在操作正确的对象类型。