w为什么包torch::onnx::ExportGraph没有错误
时间: 2023-09-22 18:05:24 浏览: 38
由于缺乏上下文和具体的代码,很难确定为什么torch::onnx::ExportGraph没有错误。但是,以下是一些可能的原因:
1. 您的代码可能已经正确地配置了模型和输入数据,没有导致任何错误。
2. 您的模型可能不包含任何无法转换为ONNX格式的操作或层。
3. 您的输入数据可能与模型期望的输入数据形状和类型匹配,因此没有导致任何错误。
4. 您可能已经在导出之前解决了任何可能导致错误的问题,例如在训练期间修复了梯度爆炸或梯度消失问题。
请注意,这只是一些可能导致没有错误的原因,具体情况可能因代码和环境而异。
相关问题
torch::Tensor什么意思
在PyTorch中,`torch::Tensor` 是一个C++类,表示一个多维数组,也称为张量(tensor)。它是PyTorch的核心数据结构之一,用于存储和操作数据。`torch::Tensor` 支持各种数学运算和操作,例如加法、乘法、索引、切片等,同时可以自动计算反向传播梯度。
在PyTorch中,张量可以表示为不同的数据类型,例如浮点型、整型、布尔型等。此外,它还可以在CPU和GPU之间进行自由移动,以实现高效的计算和训练。`torch::Tensor` 封装了一些底层的C++操作,为用户提供了一种方便、灵活和高效的方式来处理数据。
AttributeError: module 'torch.onnx' has no attribute 'TrainingMode'
根据提供的引用内容,可以看出出现了一个AttributeError,即模块'torch.onnx'没有'TrainingMode'属性。这个错误通常是由于使用了不兼容的PyTorch版本导致的。解决这个问题的方法是升级PyTorch版本或者降低使用的onnx版本。
以下是解决这个问题的步骤:
1.升级PyTorch版本。可以使用以下命令升级PyTorch:
```shell
pip install torch --upgrade
```
2.降低使用的onnx版本。可以使用以下命令降低onnx版本:
```shell
pip install onnx==<version>
```
其中,<version>是指要安装的onnx版本号。