AttributeError: 'MyNet' object has no attribute '_parameters'

这个错误通常是因为您的 `MyNet` 类没有正确地继承 PyTorch 中的 `nn.Module` 类，或者在实例化模型时出现问题。请确保您的代码中包含以下内容：

1. 在 `MyNet` 类的定义中包含 `nn.Module`，例如：`class MyNet(nn.Module):`
2. 在 `MyNet` 类的 `__init__` 方法中调用 `super().__init__()`，以确保正确初始化父类。
3. 在 `MyNet` 类的 `__init__` 方法中定义模型的结构，并将所有需要更新的参数添加到 `nn.ParameterList` 或 `nn.ParameterDict` 中。
4. 在实例化模型时，使用 `MyNet()` 而不是 `MyNet`。

如果您已经遵循了以上步骤，请检查您的代码是否有其他错误或拼写错误。

相关问题

AttributeError: Dataset object has no attribute met_tensor

出现 "AttributeError: Dataset object has no attribute met_tensor" 错误通常意味着您正在尝试访问 Dataset 对象的 met_tensor 属性，但该属性在该对象中不存在。

要解决此问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您正确导入了所需的库和模块。检查是否导入了正确的库以及库中是否包含所需的属性和方法。

2. 检查您创建 Dataset 对象的代码，并确保在创建对象时设置了正确的属性和参数。可能是您在创建对象时没有正确设置 met_tensor 属性，导致它在对象中不存在。

3. 如果您是使用第三方库或框架创建 Dataset 对象，请参考该库或框架的文档，查找关于 met_tensor 属性的信息。确保您按照正确的方式使用该库或框架创建和操作 Dataset 对象。

如果您提供更多关于您的代码和上下文的信息，我可能能够给出更具体的解决方案。

AttributeError: Trainer object has no attribute loss_items

AttributeError: 'Trainer' object has no attribute 'loss_items'是由于Trainer对象中没有名为loss_items的属性而导致的错误。要解决这个问题，需要检你的代码，确保在Trainer类中定义了loss_items属性或者在使用该属性之前进行了正确的初始化。如果你已经定义了loss_items属性，但仍然出现该错误，可能是因为你没有正确地引用该属性。请检查你的代码，并确保正确地使用了loss_items属性。