未识别类 'nnet.cnn.TrainingOptionsSGDM' 的方法、属性或字段 'accuracy'。

这个错误可能是因为 `TrainingOptionsSGDM` 类不包含 `accuracy` 属性。`accuracy` 属性通常用于评估分类模型的性能，但是在 `TrainingOptionsSGDM` 类中可能被命名为其他名称或者不包含在该类中。

如果您想使用 `accuracy` 属性对模型进行评估，可以考虑使用其他分类模型（如支持向量机、决策树等）或者查看 `TrainingOptionsSGDM` 类的文档以确定是否有其他评估性能的方法。

相关问题

未识别类 'nnet.cnn.layer.Layer' 的方法、属性或字段 'Layers'。

这个错误提示可能是因为 `nnet.cnn.layer.Layer` 类并没有 `Layers` 属性或方法，所以 Python 找不到该属性或方法。您可以检查一下代码中是否有这样的语句，或者检查一下您的代码中是否存在拼写错误或其他语法错误。

此外，如果您使用的是某个框架或库的代码，也可以查看该框架或库的文档，以了解该类的属性和方法。

未识别类 'nnet.cnn.layer.Layer' 的方法、属性或字段 'InputSize'。

这个错误提示是在使用某个 CNN 模型时出现的，可能是因为在创建 CNN 模型时，没有设置输入数据的尺寸。在 CNN 模型创建的过程中，通常需要在第一层设置输入的数据尺寸，这个输入尺寸应该与你的数据集的输入尺寸一致。

你可以通过查看模型的代码，找到第一层，并设置该层的输入尺寸。比如，如果你使用 PyTorch，可以在创建模型的代码中找到第一层，然后使用 `nn.Conv2d` 或其他方法设置该层的输入尺寸。如果你使用的是 TensorFlow，可以使用 `tf.keras.layers.Conv2D` 或其他方法设置该层的输入尺寸。

如果你还是无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我们更好地帮助你解决问题。