AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'to'

`AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'to'` 这是一个常见的 Python 错误，当你试图调用一个对象的方法或属性，但该对象实际上并不具有这个属性或方法时就会出现这种错误。在这个例子中，`SGD` 是一个可能来自 `torch.optim` 库中的优化器（如 Stochastic Gradient Descent (SGD)），`to` 是 PyTorch 中用于将张量转移到特定设备（CPU 或 GPU）的方法。

`to` 方法是 torch.nn.Module 或 tensor 类型的实例才有的，但 `SGD` 对象并没有这个方法。这通常意味着你在尝试迁移优化器的状态，而不是参数。要解决这个问题，你应该确认你是想操作模型的参数（`model.parameters()`）而不是优化器本身：

optimizer = SGD(model.parameters(), ...) # 优化模型参数
optimizer_to_device = optimizer.to(device) if device != torch.device('cpu') else optimizer # 如果需要，将优化器移到设备

如果你在其他上下文中看到这个错误，请提供更多的代码片段以便更准确地分析问题。相关问题如下：

相关问题

AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'SGD'

该错误是因为在keras.optimizers模块中没有名为'SGD'的属性。解决此问题的方法是使用正确的优化器名称。

您引用的第二个参考文献中给出的代码中使用了'SGD'优化器。然而，在最新版本的Keras中，SGD优化器被更改为小写字母。因此，正确的优化器名称应为'sgd'而不是'SGD'。

要解决此错误，请将代码中的优化器名称更改为小写字母。例如：

sgd = optimizers.sgd(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

这样应该可以解决该错误。

如果您在保存训练好的模型时遇到类似的错误，请确保使用的是正确的优化器名称，并检查模型的保存方式是否正确。

出现报错AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'to'

这个错误通常是因为在使用SGD优化器时，错误地调用了to方法。SGD是torch.optim.SGD类的一个实例，而to方法是torch.Tensor类的方法，用于将张量转移到指定的设备上。因此，当我们尝试在SGD对象上调用to方法时，会出现"AttributeError: 'SGD' object has no attribute 'to'"的错误。

要解决这个问题，你需要检查代码中是否有错误地调用了SGD对象的to方法。可能的原因是你误将SGD对象当作张量来处理。请确保你正确地使用了to方法，并将其应用于张量对象而不是SGD对象。