Unresolved attribute reference 'data' for class 'Variable'
时间: 2023-11-30 16:02:17 浏览: 36
这个错误通常表示你在使用 PyTorch 中的 `Variable` 类时,没有正确地设置其数据属性。在 PyTorch 1.0 及以上的版本中,`Variable` 类已经废弃,被 `Tensor` 类完全取代。因此,你可能需要将代码中的 `Variable` 替换为 `Tensor`。
如果你仍然希望使用 `Variable` 类,请确保在创建 `Variable` 对象时,传递了正确的数据类型。例如,如果你想创建一个包含浮点数的 `Variable` 对象,可以使用以下代码:
```python
import torch
data = [1.0, 2.0, 3.0]
var = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(data))
```
如果你不需要对 `Variable` 对象进行梯度计算,可以将 `requires_grad` 参数设置为 `False`:
```python
import torch
data = [1.0, 2.0, 3.0]
var = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(data), requires_grad=False)
```
如果你仍然遇到问题,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。
相关问题
Unresolved attribute reference 'contiguous' for class 'Variable'
这个错误通常是由于 PyTorch 版本的问题引起的。如果你正在使用 PyTorch 0.4.0 或更早版本,那么你需要将你的代码中的 `contiguous()` 函数替换为 `data.contiguous()`。如果你正在使用 PyTorch 0.4.1 或更高版本,则应该可以直接使用 `contiguous()` 函数。如果你确定你的 PyTorch 版本没有问题,但仍然遇到这个错误,那么你可能需要检查你的代码是否正确地初始化了 `Variable` 对象。
Unresolved attribute reference 'contiguous' for class 'Variable' 什么意思
这个错误通常发生在使用 PyTorch 深度学习框架时,当你尝试在一个 PyTorch 的变量(Variable)上使用 `contiguous()` 函数时会出现。这个错误的意思是说,你正在尝试在一个没有 `contiguous()` 属性的对象上调用 `contiguous()` 函数,导致发生了属性引用错误。通常这个错误是由于 PyTorch 版本的问题或者对象初始化的问题引起的。如果你遇到了这个错误,可以尝试检查你的 PyTorch 版本是否正确,或者检查你的代码中是否正确地初始化了变量(Variable)对象。