上面代码报了module 'torch.nn' has no attribute 'Input'

这个问题可能是由于您的代码中使用了torch.nn.Input，但是torch.nn模块中并没有Input这个属性。您可以检查一下您的代码，或者尝试使用其他的torch.nn模块中的属性来替代Input。

相关问题

module torch.nn has no attribute BatchNormld

这个错误可能是由于拼写错误导致的。在 PyTorch 中，Batch Normalization 的正确拼写是 BatchNorm2d 而不是 BatchNormld。请检查你的代码，确保正确地引入和使用 BatchNorm2d。以下是一个示例:

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个包含Batch Normalization的模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
    nn.BatchNorm2d(64),
    nn.ReLU(),
    ...
)

# 使用模型进行前向传播
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)

请注意，上述示例中的 "..." 表示模型中的其他层。确保在创建模型时按照正确的顺序添加 BatchNorm2d 层，并传递正确的参数。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便我能够更好地帮助你。

module 'torch.nn' has no attribute 'MSE'

根据提供的引用内容，出现'module 'torch.nn' has no attribute 'MSE''的错误提示是因为torch.nn模块中没有名为MSE的属性或方法。可能是因为拼写错误或者该属性或方法不存在。如果您想使用均方误差损失函数，可以使用torch.nn.MSELoss()。

以下是一个使用torch.nn.MSELoss()的例子：

import torch.nn as nn
import torch

# 定义输入和目标张量
input_tensor = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target_tensor = torch.randn(3, 5)

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 计算损失
loss = criterion(input_tensor, target_tensor)

# 打印损失
print(loss)