AttributeError: 'DepthWiseConv' object has no attribute 'weight'

这个错误通常是由于在代码中使用了一个名为'DepthWiseConv'的对象，但是该对象没有'weight'属性。这可能是由于对象没有被正确地初始化或定义，或者在代码中有一些拼写错误。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1.检查代码中是否正确地定义了'DepthWiseConv'对象，并且确保它具有'weight'属性。

2.检查代码中是否存在拼写错误或其他语法错误，这可能会导致对象未正确初始化。

3.检查代码中是否存在其他与'DepthWiseConv'对象相关的错误或警告，这可能会导致对象未正确初始化或定义。

以下是一个示例代码，用于演示如何使用'DepthWiseConv'对象并训练模型：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.DepthWiseConv2d(32, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
        )
        self.fc = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)