127 current+=cur_acc.item() 128 n=n+1 --> 129 total_correct+=get_num_correct(preds,labels) 130 train_loss=loss/n 131 train_acc=current/n UnboundLocalError: local variable 'total_correct' referenced before assignment

这个错误通常发生在局部变量在使用前未被赋值的情况下。在你的代码中，变量 `total_correct` 在使用前未被赋值，因此 Python 抛出了 `UnboundLocalError` 错误。

要解决这个问题，你需要在使用变量之前先进行赋值。你可以在函数开头为 `total_correct` 赋一个初始值，比如 `total_correct = 0`。这样就可以解决这个错误了。你的代码应该像这样：

total_correct = 0
n = 0
current = 0
for batch in data:
    texts, labels = batch
    preds = model(texts)
    loss = criterion(preds, labels)
    cur_acc = accuracy(preds, labels)
    current += cur_acc.item()
    total_correct += get_num_correct(preds, labels)
    n = n + 1

train_loss = loss / n
train_acc = current / n

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126 optimizer.step() --> 127 loss = torch.tensor() 128 loss+=loss.item() 129 current+=cur_acc.item() TypeError: tensor() missing 1 required positional arguments: "data"

这个错误通常是由于 `torch.tensor()` 函数没有传入正确的参数导致的。 `torch.tensor()` 要求传入一个数据类型的参数，例如一个列表或者一个numpy数组。下面是一个例子：

import torch
import numpy as np

# 创建一个numpy数组
my_array = np.array([1, 2, 3])

# 使用numpy数组创建一个张量
my_tensor = torch.tensor(my_array)

print(my_tensor)

请检查你的代码，确保你传入了正确的参数。

ttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 160 158 print(f"epoch{t+1}\n----------") 159 # 训练模型 --> 160 train_loss, train_acc = train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer) 161 # 验证模型 162 val_loss, val_acc = val(val_dataloader, model, loss_fn) Cell In[3], line 125, in train(dataloader, model, loss_fn, optimizer) 122 cur_loss.backward() 123 optimizer.step() --> 125 loss+=loss.item() 126 current+=cur_acc.item() 127 n=n+1 AttributeError: 'int' object has no attribute 'item'

这个错误是因为你试图将一个Python整数转换为PyTorch张量，以便在计算损失时使用。请确保你将输入数据转换为PyTorch张量，以便进行计算。你可以使用`torch.tensor()`方法将Python对象转换为张量。在这种情况下，您可以尝试将`loss`变量初始化为一个张量，而不是整数，如下所示：

loss = torch.tensor(0.0)

这样就会将`loss`变量初始化为一个浮点数张量，并且可以使用`.item()`方法获得其值。