paths = g.allPaths(l, o) AttributeError: 'int' object has no attribute 'allPaths'中文

错误信息：AttributeError: 'int' object has no attribute 'allPaths'，意思是“'int'对象没有'allPaths'属性”。

这个错误通常是因为你正在尝试在一个整数对象上调用一个名为“allPaths”的方法，但是整数对象没有这个方法。可能是因为你没有正确地初始化或使用你的对象，或者你可能需要使用一个不同的对象来调用这个方法。

要解决这个错误，你应该检查你的代码，确保你正在使用正确的对象来调用方法，并且你的对象已经正确地初始化。如果你不确定如何解决这个问题，可以在代码中添加一些调试语句来打印出你的对象的值，以及你正在调用的方法的名称和参数，以帮助你找到问题所在。

相关问题

test_img = np.load(test_image_paths).to(device) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'to'

在您提供的代码片段中，出现了一个错误，提示`numpy.ndarray`对象没有`to`属性。这是因为在PyTorch中，`.to(device)`方法是用来将张量（tensor）移动到指定的设备（如CPU或GPU）上的。而`numpy.ndarray`是NumPy库中的一个数据结构，用于表示多维数组，并不是PyTorch中的张量，所以它不具备`.to(device)`方法。

为了修复这个错误，您需要先将NumPy数组转换为PyTorch张量，然后才能使用`.to(device)`方法。正确的转换和使用方法如下：

import torch
import numpy as np

# 假设test_image_paths是包含图像路径的列表
# 加载图像，这里假设加载图像后得到一个NumPy数组
test_images = np.load(test_image_paths)

# 将NumPy数组转换为PyTorch张量
test_tensor = torch.from_numpy(test_images)

# 将张量移动到指定的设备（例如GPU，如果device是'cuda'）
# 或者保持在CPU上，如果device是'cpu'
test_tensor = test_tensor.to(device)

在这段代码中，`np.load`函数用于加载图像数据，假设结果是一个NumPy数组。使用`torch.from_numpy`函数可以将NumPy数组转换为PyTorch张量。之后，使用`.to(device)`方法将张量移动到目标设备上。

sample_num += images.shape[0] AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

这个错误提示是在Python中遇到的问题，`AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'`表示试图对字符串（'str'）执行一个只适用于数组或矩阵（如`numpy.ndarray`或PIL图像等具有形状信息的数据结构）的方法`shape`。

具体到 `sample_num += images.shape` 这一行，`images.shape`返回的是`images`对象的维度或大小，但这里`images`不是一个字符串，而是一个应该具有`shape`属性的可迭代数据类型。如果`images`被定义为字符串，那么`images.shape`就会引发这个错误。

要修复这个问题，你需要确保`images`是一个包含像素数据的可迭代对象，比如列表、元组、NumPy数组，或者是PIL图片对象。如果是从文件读取的图像，可能需要先用PIL库将其加载转换成适合处理的格式：

from PIL import Image

# 假设images是一个包含路径的字符串列表
image_paths = ['image1.jpg', 'image2.png']

# 对每个路径加载图像并计算总样本数
sample_num = 0
for image_path in images:
    with Image.open(image_path) as img:
        sample_num += img.size  # 如果是单通道，size就是宽度；如果是RGB，size会是(宽度, 高度)

如果你不确定`images`的具体类型，检查一下它的定义和赋值是否正确。