你好，我用pytorch写了一个vgg16网络结构的代码，但是运行会报错：name 'self' is not defined。能帮我看看哪错了吗，原始代码如下：import torch import torchvision import torch.nn as nn class VGG16(nn.Module): def __init__(in_channels = 3,out_channels = 1000,num_hidden = 50288): super(VGG16, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(64,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7,7)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(num_hidden,4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096,out_channels) ) def forward(self,x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x,1) x = self.classifer(x) return x vgg = VGG16() print(vgg(3,1000,50288))

看起来应该是在类VGG16的__init__函数中定义self的时候出错了，可能是因为super(VGG16, self).__init__()前面多了一个空格，应该是super(VGG16,self).__init__()，应该把空格去掉就可以了。

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pytorch报错name 'device' is not defined

这个错误通常表示您没有定义变量`device`。`device`在PyTorch中表示在哪个设备上运行代码（如CPU或GPU）。

您可以使用以下代码定义`device`：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这将检查您的系统是否可用GPU，并将`device`设置为可用的设备。如果您的系统上没有GPU，则会将`device`设置为CPU。

请帮我解决下面的报错：ImportError: cannot import name 'ProgressBarBase' from 'pytorch_lightning.callbacks.progress'

这个报错是因为在pytorch_lightning库的callbacks.progress模块中没有名为ProgressBarBase的导入项。该问题可能是由于你使用的pytorch_lightning版本过低导致的。

解决方法是升级pytorch_lightning库到最新版本。你可以使用以下命令在终端或命令提示符中更新库：

pip install --upgrade pytorch-lightning

然后重新运行你的代码，应该就能解决这个报错了。如果问题仍然存在，请确保你的代码中没有其他导入相关的错误，并且检查是否存在其他与此报错相关的代码或配置问题。