Unresolved attribute reference 'data' for class 'Variable'

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：

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`：

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 'data' for class 'int'

在Python或其他编程语言中，"Unresolved attribute reference 'data' for class 'int'" 这是一个常见的错误提示，它表示你尝试访问名为 "data" 的属性，但是这个属性并不属于 `int` 类型。`int` 是一个基本数据类型，通常用于整数数值，它的内置属性和方法有限，比如你可以对它们进行算术运算，但不能直接定义或访问像字符串那样的 "data" 属性。

例如，下面的代码会抛出这样的错误：

x = 10
x.data  # 这将引发AttributeError，因为int类型没有"data"属性

正确的做法应该是检查你的代码是否误将对象的属性与基本类型的属性混淆了，或者是期望在一个实例化后的对象上找到该属性，而不是基本类型。如果你想要自定义一个包含 "data" 属性的对象，应该创建一个类并赋予它这个属性，比如:

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.data = 0

obj = MyClass()
obj.data  # 这里就可以访问 "data" 属性

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。