'SqueezeNet' object has no attribute 'fc'

`SqueezeNet` 是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），它在保持高精度的同时显著减少了计算资源和参数数量，特别适合于资源受限的设备，如移动设备。它采用了"Fire"模块设计，其中包含了1x1的瓶颈层（squeeze）和随后的3x3或1x1的扩张层（expand），以减少计算负担。

关于提到的 `AttributeError: 'SqueezeNet' object has no attribute 'fc'`，这通常表示你在尝试访问 `SqueezeNet` 类的一个名为 'fc' 的属性，但这个属性在当前版本的 SqueezeNet 实例中并不存在。在 SqueezeNet 中，可能没有预定义一个叫 'fc'（全连接层）的部分，因为它可能是一个更标准的深度学习模型（如 ResNet 或 VGG）中常见的最后一层。

相关问题

报错：AttributeError: 'SqueezeNet' object has no attribute 'fc'

这个错误是因为你正在尝试访问一个名为“fc”的属性，但是在SqueezeNet对象中没有名为“fc”的属性。

这通常发生在尝试使用预先训练的模型时，因为不同版本的模型可能具有不同的属性名称。

可以通过检查你使用的模型的文档或源代码来查找正确的属性名称，并相应地更新你的代码。或者，你可以尝试使用不同版本的模型来解决此问题。

'Net' object has no attribute 'fc6'

这个错误信息通常出现在Python编程中，当你尝试访问一个名为'fc6'的属性时，但它并没有存在于'Net'对象中。'fc6'可能是某个深度学习模型中的层名称，比如在卷积神经网络（CNN）架构中常见的全连接层（fully connected layer）。在这种情况下，你需要检查一下：

1. 'Net'对象是否正确创建，并且包含了'fc6'这个层。
2. 'fc6'是不是你期望的对象，有时候模型结构可能会改变或者被重构，导致某些层不再存在。
3. 检查代码中是否有拼写错误或者层名引用是否正确。

如果确认'Net'对象本身确实没有这个属性，那么你需要查阅相关的文档或代码来找到正确的属性名，或者调整你的操作逻辑。如果你能提供更多的上下文，我可以给出更具体的建议。