AttributeError: 'sessionmaker' object has no attribute 'query'

这个错误通常是因为在使用sessionmaker创建session时没有调用正确的方法。可以尝试使用以下代码创建session：

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

然后，在使用session时调用正确的方法，如session.query(...)来进行查询。希望能帮到你。

相关问题

AttributeError: 'Query' object has no attribute 'ALL'

AttributeError: 'Query' object has no attribute 'ALL'通常是由于在查询对象上使用了不存在的属性或方法而引起的错误。可能的原因是查询对象不支持ALL属性或方法。以下是一些可能导致此错误的情况：

1.查询对象没有ALL属性或方法。
2.查询对象的ALL属性或方法被删除或重命名。
3.查询对象的ALL属性或方法在特定版本的库中不可用。

如果您遇到此错误，请检查查询对象的文档以查看是否支持ALL属性或方法，并确保您正在使用正确的版本。如果您确定查询对象支持ALL属性或方法，则可能需要检查您的代码以查找其他可能导致此错误的问题。

以下是一个例子，演示了AttributeError: 'Query' object has no attribute 'ALL'错误的产生：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('sqlite:///example.db')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 查询所有用户的id和name
users = session.query(User.id, User.name).ALL() # 错误：AttributeError: 'Query' object has no attribute 'ALL'

AttributeError: 'Attention' object has no attribute 'query'

### 解决 Python 中 'Attention' 对象 AttributeError 错误

当遇到 `AttributeError: 'Attention' object has no attribute 'query'` 这样的错误时，通常意味着尝试访问的对象实例并没有定义该属性。这可能是由于多种原因引起的：

- **类定义不匹配**：使用的注意力机制实现可能与预期的不同版本或变体[^1]。
- **初始化问题**：对象未正确初始化，导致缺少某些必要的属性[^2]。

#### 检查依赖库和模型配置

确保所使用的深度学习框架及其扩展包是最新的稳定版，并且与项目需求相兼容。对于特定于变压器架构的问题，确认安装了正确的模块并导入了合适的类[^3]。

pip install --upgrade transformers torch

#### 验证代码逻辑

仔细审查涉及创建和操作 `Attention` 实例的相关部分代码，特别是关注以下几点：

- 是否存在拼写错误或其他语法上的失误；
- 类的继承关系是否正确无误；
- 初始化参数设置得当与否；

如果是在自定义层中遇到了这个问题，则需进一步排查具体实现细节，比如检查是否有遗漏的关键组件声明或是数据流路径设计不当之处[^4]。

#### 调试建议

为了更好地理解问题所在，可以在抛出异常前加入断点调试语句来观察变量状态:

import pdb; pdb.set_trace()
print(dir(attention_instance))  # 列举当前实例的所有方法及属性名

通过这种方式能够直观看到实际存在的成员列表，从而对比发现差异并定位根源。

另外一种有效的方法是从头构建最小可运行案例(minimal reproducible example)，逐步增加复杂度直到重现原生环境下的行为模式为止。这样做有助于排除外部干扰因素的影响，集中精力解决核心矛盾。