AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

### 回答1：
这个错误通常发生在PyTorch的早期版本中，因为该版本中的`Upsample`模块没有`recompute_scale_factor`属性。解决方法是升级到最新版本的PyTorch，或者使用`nn.UpsamplingNearest2d`代替`nn.Upsample`。例如：

import torch.nn as nn

upsample = nn.UpsamplingNearest2d(scale_factor=2)

如果您确实需要使用`nn.Upsample`，则请确保您的PyTorch版本已升级到1.3或更高版本。

### 回答2：
AttributeError: 'Upsample'对象没有'recompute_scale_factor'属性。这个错误通常是因为在使用Upsample对象时，尝试访问了一个未定义的属性'recompute_scale_factor'。

造成这个错误的主要原因可能是：

1. 使用的Upsample对象版本不支持'recompute_scale_factor'属性。在较早的版本中，可能没有定义'recompute_scale_factor'属性，因此尝试访问它会引发错误。需要检查使用的Upsample对象的版本，并查看其文档以确定支持的属性。

2. Upsample对象定义了'recompute_scale_factor'属性，但是在使用它之前忘记了初始化或者赋值。可能需要在使用'recompute_scale_factor'属性之前，先对Upsample对象进行一些初始化操作或者为'recompute_scale_factor'属性赋值。

解决这个问题的方法包括：

1. 检查使用的Upsample对象的版本，并确保版本支持'recompute_scale_factor'属性。

2. 查看Upsample对象的文档，了解'recompute_scale_factor'属性的用途和正确的使用方法。

3. 确保在访问'recompute_scale_factor'属性之前，对Upsample对象进行了正确的初始化或者赋值操作。

如果以上方法都没有解决问题，那可能是因为你的代码中存在其他问题，导致了这个错误。可能需要进一步检查代码，并根据具体情况进行调试和修复。

### 回答3：
AttributeError: 'Upsample'对象没有'recompute_scale_factor'属性。

首先，AttributeError是Python中的一个异常，通常出现在尝试访问一个对象没有的属性或方法时。

根据错误提示，我们可以得知在一个名为'Upsample'的对象上尝试访问'recompute_scale_factor'属性，但该属性不存在。

一个可能的原因是，'Upsample'对象是一个自定义的类，该类可能没有定义'recompute_scale_factor'属性。

解决这个问题的方法是检查相关代码，查看是否正确定义了'recompute_scale_factor'属性。如果需要使用'recompute_scale_factor'属性，可以在该类中进行定义。

另外，也可以检查代码中是否在调用该对象的'recompute_scale_factor'属性之前正确初始化了该对象。如果对象没有被正确初始化，可能会导致该属性不存在的错误。

总结而言，解决这个错误的关键是查找相关代码，确保对象有正确定义和初始化所需的属性。