Traceback (most recent call last): File "D:\pycode\DATASET\metalstmtry.py", line 106, in <module> error = loss(y_pred, y.float) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3101, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'size'
时间: 2023-08-09 17:09:05 浏览: 88
这个错误看起来是因为 `target` 变量的类型不正确导致的。`target` 变量应该是一个张量,但是在这个错误中,它看起来是一个函数或方法,因此无法调用 `size()` 方法。建议检查代码中 `target` 变量的类型,确保它是一个张量,并且与 `input` 变量的形状相同。如果 `target` 变量的类型不正确,可以尝试将其转换为张量类型,例如使用 `torch.tensor()` 方法。
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Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 20, in <module> input = input.unsqueeze(0) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'unsqueeze'
这个错误提示是在使用 PyTorch 时出现的,它告诉我们在一个元组(tuple)对象上调用了 `unsqueeze` 方法,而元组对象并没有这个方法。
根据你提供的代码,我猜测这个错误是在读取图像数据时出现的。通常情况下,PyTorch 中读取图像数据的方法会返回一个元组对象,其中第一个元素是图像数据的 `Tensor`,第二个元素是标签。而在这段代码中,你可能是直接将元组对象作为输入传递给了模型,而没有对其进行处理。
要解决这个问题,你可以将元组对象拆开,只使用图像数据的 `Tensor`,然后再对其进行处理。具体来说,你可以修改代码如下:
```python
dataset = ImageFolder('D:/tupianshuju/erfenlei', transform=preprocess)
input, _ = dataset[0] # 只使用图像数据的 Tensor,忽略标签
input = input.unsqueeze(0)
```
这样修改后,你只使用了图像数据的 `Tensor`,并通过 `_` 忽略了标签,避免了直接在元组对象上调用 `unsqueeze` 方法的问题。
Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 19, in <module> input = input.unsqueeze(0) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'unsqueeze'
这个错误通常发生在试图对元组(tuple)对象调用`unsqueeze`方法时。`unsqueeze`方法是PyTorch张量(tensor)对象的方法,用于在指定维度上扩展张量的形状。因此,要解决这个错误,可以将元组转换为PyTorch张量,然后再调用`unsqueeze`方法。具体实现方法取决于数据类型和形状。下面是一个示例代码:
```
import torch
input = dataset[0][0] # 假设 input 是一个元组
input_tensor = torch.tensor(input) # 将元组转换为张量
input_tensor = input_tensor.unsqueeze(0) # 在第0维上扩展张量形状
```
这样,`input_tensor`就是一个形状为`(1, ...)`的张量,可以继续在模型中使用。