'EfficientNet' object has no attribute 'fc'
时间: 2023-09-25 20:12:23 浏览: 407
这个错误通常是因为你在使用 `EfficientNet` 模型时,尝试访问模型的 `fc` 属性,但是 `EfficientNet` 模型并没有这个属性。
`EfficientNet` 模型是由 Google 开发的一种高效的卷积神经网络模型,它的最后一层是一个全局平均池化层(global average pooling layer),而不是一个全连接层(fully connected layer),因此没有 `fc` 属性。
如果你想要在 `EfficientNet` 模型上添加一个全连接层,你可以通过在模型的最后添加一个 `torch.nn.Linear` 层来实现。例如:
```
import torch
from efficientnet_pytorch import EfficientNet
model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
# 添加一个全连接层
num_ftrs = model._fc.in_features
model._fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10) # 假设需要分类10个类别
```
这样,你就可以在 `EfficientNet` 模型的最后添加一个全连接层,并将其用于分类等任务。
相关问题
AttributeError: 'EfficientNet' object has no attribute 'fc'
这个错误通常是因为您正在尝试在一个没有 `fc` 属性的 `EfficientNet` 模型上调用 `fc` 属性。在最新版本的 `EfficientNet` 中,`fc` 属性被替换为 `classifier`。因此,您可以尝试将 `fc` 替换为 `classifier`,看看问题是否得到解决。例如,如果您的代码类似于:
```
model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
model.fc = nn.Linear(1280, num_classes)
```
您可以将其替换为:
```
model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
model.classifier = nn.Linear(1280, num_classes)
```
如果您的代码仍然出现问题,请检查您的 `EfficientNet` 版本是否过时,如果是,请尝试升级您的 `EfficientNet` 库。
'VGG' object has no attribute 'fc'
"VGG"是一种深度卷积神经网络模型,它在图像分类和识别任务中表现出色。它的全称是Visual Geometry Group,由牛津大学的研究团队开发。
关于你提到的错误信息"'VGG' object has no attribute 'fc'",这个错误通常是由于使用了不兼容的VGG模型版本或者代码中的错误导致的。在VGG模型中,'fc'代表全连接层(fully connected layer),用于将卷积层的输出映射到最终的分类结果。因此,如果出现'VGG' object has no attribute 'fc'的错误,可能是因为模型中没有定义或者加载了全连接层。
要解决这个问题,你可以检查以下几个方面:
1. 确保你使用的VGG模型版本正确,并且包含了全连接层。
2. 检查代码中是否正确加载了VGG模型,并且正确设置了全连接层的参数。
3. 确保你的输入数据与模型期望的输入数据格式相匹配。
如果你能提供更多的上下文或者代码片段,我可以给出更具体的帮助。