raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( AttributeError: 'Model' object has no attribute 'use_all_layers'

这个异常信息表明在尝试访问名为 `use_all_layers` 的属性时，发生了AttributeError。`Model` 类型的对象并没有这个名为 'use_all_layers' 的属性。这可能是代码中的一个错误，或者是对某个自定义类（比如用户可能自定义了一个有 'use_all_layers' 属性的子类）的操作误用了 `Model` 类。为了修复这个问题，你需要检查以下几个方面：

1. 检查`self` 是否是 `Model` 类型的实例，如果不是，则应改为正确的子类实例。
2. 检查是否有导入并创建了包含 'use_all_layers' 属性的类，并确保你正在正确地初始化它。
3. 如果确实想要在 `Model` 类上添加这个属性，确保已添加并实例化。

修复后的代码示例：

if hasattr(self, 'use_all_layers'):
    encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=self.use_all_layers)
else:
    encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask)

相关问题

AttributeError: module 'keras.api._v1.keras.__internal__.legacy.layers' has no attribute 'xavier_initializer'

这个错误通常表示您正在使用的Keras版本中已经删除了`xavier_initializer`函数，这个函数在早期版本中是可用的。

要解决此问题，您可以尝试使用`keras.initializers`模块中的其他初始化函数来替换`xavier_initializer`。例如，您可以使用`glorot_uniform`或`glorot_normal`来代替`xavier_initializer`，这些初始化器在实践中表现良好，并且可以在较新版本的Keras中使用。

您可以使用以下代码示例来替换`xavier_initializer`：

from keras import initializers

model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=initializers.glorot_uniform()))

请注意，如果您的代码使用的是旧版本的Keras API，请考虑将其更新为最新版本的API。最新版本的Keras包括许多强大的新功能和优化，可以提高您的模型性能和代码可读性。

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'advanced_activations'

这个错误通常是因为你正在使用的 Keras 版本太低。在较旧的 Keras 版本中，advanced_activations 子模块是在 keras.layers 中，而在较新的版本中，它被移到了 keras.layers.advanced_activations 中。

你可以尝试升级 Keras 版本来解决这个问题。可以使用以下命令：

pip install --upgrade keras

如果你已经使用了最新版本的 Keras，那么你可能需要检查你的代码是否正确导入了所需的模块。你可以检查你的代码中是否存在以下导入语句：

from keras.layers import advanced_activations

如果是这样，那么你可能需要将其更改为以下语句：

from keras.layers.advanced_activations import *

这将确保你可以正确地访问 advanced_activations 子模块中的所有函数和类。