AttributeError: 'super' object has no attribute '_Model__init'

这个错误是因为你在使用`super()`函数时出现了问题。`super()`函数用于调用父类的方法，但在这种情况下，它找不到`_Model__init`属性。这可能是因为你在调用父类的`__init__()`方法时出现了错误。

请确保你正确地使用`super()`函数并传递适当的参数。在这种情况下，你可能需要检查你的代码，并确保在子类的`__init__()`方法中正确地调用父类的`__init__()`方法。你还可以检查一下你是否正确地编写了父类的`__init__()`方法。

相关问题

AttributeError: 'Adapter' object has no attribute 'init_bert_weights'

这个错误通常是因为你的代码中的 `Adapter` 类没有实现 `init_bert_weights` 方法。`init_bert_weights` 方法是在 `transformers` 库中的 `BertModel` 类中定义的，如果你想使用这个方法，你需要继承 `BertModel` 类并在你的适配器类中实现这个方法。以下是一个简单的例子：

from transformers import BertModel

class MyAdapter(BertModel):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        # your adapter model layers here

    def init_bert_weights(self, module):
        # your initialization code here

在这个例子中，`MyAdapter` 继承了 `BertModel` 类，并实现了自己的适配器模型层。`init_bert_weights` 方法被定义在 `BertModel` 中，所以我们在 `MyAdapter` 中需要实现这个方法。你可以在这个方法中添加你自己的参数初始化代码，以便将 `BertModel` 的参数初始化为你的适配器模型所需的形状和值。

如果你不需要使用 `init_bert_weights` 方法，也可以从 `transformers` 库中导入 `Adapter` 类并使用它来构建你的适配器模型，例如：

from transformers import Adapter

class MyAdapter(Adapter):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        # your adapter model layers here

这个适配器类不需要实现 `init_bert_weights` 方法，因为它已经被 `Adapter` 类实现了。

AttributeError: 'Model' object has no attribute 'hidden_size'

对不起，我之前的回答中有一个错误。抱歉给你带来了困惑。

由于 `hidden_size` 参数是在模型类的 `__init__` 方法中定义的，所以无法直接通过修改 `model.hidden_size` 来改变模型的隐藏层大小。相反，我们需要重新创建一个新的模型对象，并将新的隐藏层大小作为参数传递给模型。

以下是修改后的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_iris()
X_train = data.data[:100]
y_train = data.target[:100]
X_test = data.data[100:]
y_test = data.target[100:]

# 定义模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(4, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.output = nn.Linear(hidden_size, 3)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.output(x)
        return x

# 定义超参数的网格
param_grid = {
    'hidden_size': [32, 64, 128],
    'lr': [0.001, 0.01, 0.1]
}

# 遍历超参数网格
best_score = 0
best_params = None
for params in ParameterGrid(param_grid):
    # 创建模型实例
    model = Model(hidden_size=params['hidden_size'])
    
    # 在训练集上训练模型
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=params['lr'])
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    for epoch in range(num_epochs):
        # 前向传播和反向传播
        # ...
    
    # 在测试集上进行预测
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        y_pred = model(torch.Tensor(X_test))
        y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1).numpy()
    
    # 计算模型在测试集上的准确率
    score = accuracy_score(y_test, y_pred)
    
    # 更新最佳得分和最佳参数
    if score > best_score:
        best_score = score
        best_params = params

# 输出最佳参数和得分
print("最佳参数：", best_params)
print("最佳得分：", best_score)

在这个修改后的代码中，我们在每个参数组合的循环中创建了一个新的模型实例，并将 `hidden_size` 参数作为参数传递给模型。这样，我们就可以根据不同的参数组合创建不同大小的隐藏层。

非常抱歉给你带来了困扰，现在你可以使用修改后的代码来进行模型的超参数网格搜索。如果还有其他问题，请随时提问。