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。

相关问题

AttributeError: 'AlexNet' object has no attribute 'fc'

这个错误通常表示你的模型中没有名为“fc”的属性，可能是因为你的模型不是使用PyTorch内置的AlexNet模型。PyTorch内置的AlexNet模型确实具有名为“fc”的属性，它是AlexNet模型的分类器部分。

如果你使用的是自定义的AlexNet模型，建议检查一下你的模型代码，确保你已经正确地定义了“fc”属性，并且它的输入维度与前面的卷积层输出维度相匹配。如果你使用的是预先训练的AlexNet模型，可能需要查看一下模型的实现和权重文件，以确保模型和权重文件匹配。

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'fc'

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'fc'是一个错误，意味着在一个名为'Sequential'的对象中找不到名为'fc'的属性。这通常发生在使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch时，当尝试访问一个不存在的属性时会出现这个错误。

在这个特定的错误中，'Sequential'对象是指一个神经网络模型，而'fc'是指全连接层（fully connected layer）的缩写。这个错误通常发生在以下两种情况下：

1. 模型定义错误：可能是在定义模型时忘记添加全连接层，或者使用了错误的名称来引用全连接层。检查模型定义的代码，确保正确地定义了全连接层。

2. 模型加载错误：可能是在加载已经保存的模型时出现问题。检查模型加载的代码，确保正确地加载了模型，并且模型中包含了所需的全连接层。

如果你能提供更多的上下文或代码片段，我可以给出更具体的帮助。以下是一些相关问题：