AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'topk'

AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'topk' 是一个错误提示，意味着在 torch.nn.functional 模块中没有名为 'topk' 的属性。这通常是因为你正在尝试使用一个不存在的函数或属性。

在 PyTorch 中，torch.nn.functional 模块提供了一些常用的函数，用于构建神经网络模型。然而，'topk' 并不是 torch.nn.functional 模块中的一个函数。

如果你想使用 'topk' 函数，你可以尝试使用 torch.topk() 函数，它是 torch 模块中的一个函数，而不是 torch.nn.functional 模块中的。

下面是一些相关问题：
1. 什么是 PyTorch？
2. PyTorch 中的 torch.nn.functional 模块有哪些常用函数？
3. 如何使用 torch.topk() 函数？
4. 有没有其他替代的函数可以实现类似的功能？

相关问题

AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'accuracy'

这个错误是因为 PyTorch 中的 `torch.nn.functional` 模块中没有 `accuracy` 这个属性。

如果你想要计算准确率，可以使用 `sklearn.metrics` 模块中的 `accuracy_score` 函数，示例如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]

acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(acc)

输出：

0.3333333333333333

其中，`y_true` 是真实标签，`y_pred` 是预测标签，`accuracy_score` 函数会返回准确率。

AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'sub'

您遇到的问题是"AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'sub'"。这个错误通常是由于使用了不存在的属性或方法导致的。在这种情况下，'torch.nn.functional'模块中没有名为'sub'的属性。

要解决这个问题，您可以检查您的代码，确保您正确地使用了torch.nn.functional模块中的属性和方法。如果您确实需要使用'sub'属性，您可以查看PyTorch的官方文档，了解有关该属性的更多信息，以确定您是否正确地使用了它。

以下是一个范例，展示了如何使用torch.nn.functional模块中的一些常见函数：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 使用relu函数
x = torch.tensor([-1, 0, 1])
output = F.relu(x)
print(output)  # 输出：tensor([0, 0, 1])

# 使用softmax函数
x = torch.tensor([1, 2, 3])
output = F.softmax(x, dim=0)
print(output)  # 输出：tensor([0.0900, 0.2447, 0.6652])

请注意，这只是torch.nn.functional模块的一小部分功能示例。您可以根据您的具体需求查阅PyTorch官方文档以获取更多信息。