AttributeError: 'KernelPCA' object has no attribute 'lambdas_'

这个错误通常是因为你正在使用的对象没有属性"lambdas_"。在这种情况下，你正在使用的对象是KernelPCA。这个对象没有属性"lambdas_"，但它有一个属性"lambdas"。因此，你可以尝试使用"lambdas"属性来代替"lambdas_"属性。例如，如果你想访问"lambdas_"属性，你可以改为访问"lambdas"属性，如下所示：

kpca = KernelPCA(n_components=2)
kpca.fit(X)
lambdas = kpca.lambdas

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AttributeError: 'KernelPCA' object has no attribute 'lambdas'

这个错误通常是因为你正在使用的KernelPCA对象没有lambdas属性。这可能是因为你没有正确地初始化KernelPCA对象或者没有正确地调用它的方法。你可以检查一下你的代码，确保你正确地初始化了KernelPCA对象并且调用了它的方法。如果问题仍然存在，你可以查看一下相关文档或者寻求更多帮助。

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。