运行上述代码报错:if has_variety(a.size for a in args): AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'
时间: 2023-12-13 11:05:26 浏览: 27
这个错误是因为在代码中使用了一个名为`has_variety`的函数来检查参数列表(args)中的元素是否具有不同的大小。但是,`list`对象没有`size`属性,因此会引发`AttributeError`异常。
您可以将`has_variety`函数的定义更改为以下内容,这样它将使用内置的`len`函数来计算列表的大小:
```python
def has_variety(args):
return len(set(len(a) for a in args)) > 1
```
这里,我们使用了`set`来获取参数列表中所有元素的长度列表,并使用`len`计算了每个元素的长度。然后,我们检查长度列表中是否有重复项,如果存在,则表示参数列表中的元素具有不同的大小。
相关问题
AttributeError: 'Namespace' object has no attribute args.emb_size
你遇到的这个错误信息 `<AttributeError: 'Namespace' object has no attribute args.emb_size>` 表明你正在尝试访问一个名为 `args` 的属性,但是 `Namespace` 对象中并没有这个属性
在Python中,`Namespace` 对象通常是从命令行参数解析器(如argparse)生成的它代表了命令行参数的一个对象,但有时你可能错误地尝试访问了它并不存在的属性
解决方案:
1. **检查拼写和大小写**:确保你访问的属性名 `args.emb_size` 是正确的,并且大小写也正确
2. **检查对象类型**:确保你正在使用正确的对象类型,并确认该对象确实具有你试图访问的属性
3. **检查文档或源代码**:如果 `args` 是从某个库或框架中获取的,请查阅相关文档或源代码以了解正确的用法
假设你在使用 PyTorch 的 `torch.nn.Module` 或其他类似类,并且试图设置模型的嵌入大小,你可能需要这样做:
```python
model = MyModel() # 假设 MyModel 是你的模型类
model.embedding_size = 32 # 设置嵌入大小为 32
```
如果你能提供更多代码上下文,我可以为你提供更精确的解决方案
AttributeError: module 'torch.onnx.symbolic_helper' has no attribute 'quantized_args'
这个错误通常是由于使用的 PyTorch 版本与当前代码不兼容导致的。`torch.onnx.symbolic_helper.quantized_args` 是 PyTorch 中的一个函数,但在您使用的版本中可能不存在。
您可以尝试以下几种解决方法:
1. 更新 PyTorch 到最新版本:使用 `pip install torch -U` 命令更新 PyTorch 到最新版本,然后重新运行代码。
2. 检查是否存在其他导入冲突:确保没有导入其他与 PyTorch 冲突的库或模块,这可能会导致该错误。
3. 检查代码中是否存在错误:查看代码中是否有其他可能导致该错误的问题,例如函数调用或参数传递错误。
如果以上方法都没有解决问题,您可以尝试在 PyTorch 官方论坛或社区寻求帮助,他们可能会提供更具体的解决方案。