'EfficientNet' object has no attribute 'fc'

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'

这个错误可能是因为您正在尝试访问 `EfficientNet` 模型中不存在的 `fc` 属性。 `fc` 属性通常用于指定模型的最后一个全连接层，但 `EfficientNet` 使用的是不同的架构。

如果您需要访问 `EfficientNet` 模型的最后一层，请使用 `model._fc` 属性，而不是 `model.fc`。这是因为 `_fc` 属性是实际上在模型中使用的属性名称。 以下是一个示例：

import torch
from efficientnet_pytorch import EfficientNet

model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
last_layer = model._fc

请注意，使用下划线作为前缀的属性通常被视为“私有”，并且不应该在模型之外直接访问。

raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'BiLSTM' object has no attribute 'fc'

根据提供的引用内容，出现了两个不同的AttributeError错误。

引用中的错误是：`AttributeError: module numpy has no attribute object . np.object`。这个错误是由于`np.object`被弃用，可以使用`object`来替代。如果你的代码中使用了`np.object`，你可以将其替换为`object`来避免这个错误。

引用中的错误是：`AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'`。这个错误是由于TensorFlow的`contrib`模块在TensorFlow 2.0版本中被移除了。如果你的代码中使用了`tensorflow.compat.v1.contrib`，你需要修改代码以适应TensorFlow 2.0版本的变化。

至于您提到的`AttributeError: 'BiLSTM' object has no attribute 'fc'`错误，这个错误是由于在`BiLSTM`对象中找不到名为`fc`的属性。可能是因为您在代码中使用了`BiLSTM`对象的`fc`属性，但是该属性并不存在。您可以检查一下代码，确保`BiLSTM`对象中是否有`fc`属性。