上面的代码：AttributeError: 'BPNN' object has no attribute 'hidden_output'

关于上面的错误信息，'BPNN'对象没有名为'hidden_output'的属性，这意味着在代码中使用了'BPNN'对象的'hidden_output'属性，但该属性不存在。

要解决这个错误，您可以检查代码中创建'BPNN'对象的地方，确保在对象中定义了'hidden_output'属性，并且在使用该属性之前对其进行了初始化。您还可以检查是否拼写错误或其他语法错误导致了该属性的不存在。

如果您能提供更多关于代码的细节和上下文，我可以为您提供更具体的帮助。

相关问题

Robot Framework运行failed: AttributeError: 'Output' object has no attribute '_xmllogger'

根据引用，当Robot Framework运行失败并出现AttributeError: 'Output' object has no attribute '_xmllogger'错误时，可能是由于缺少robotframework-metrics库导致的。robotframework-metrics库是一个用于生成基于robotframework output.xml的指标报告的库。要解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装了robotframework-metrics库。可以使用以下命令来安装：

pip install robotframework-metrics

2. 确保在测试套件中正确导入了robotframework-metrics库。可以在测试套件的开头添加以下语句：

*** Settings ***
Library    Metrics

3. 确保在运行测试之前，已经生成了output.xml文件。可以使用以下命令来运行测试并生成output.xml文件：

robot --outputdir results tests

4. 确保在生成output.xml文件后，使用robotframework-metrics库来解析output.xml文件并生成指标报告。可以使用以下命令来生成指标报告：

python -m robotmetrics.metrics output.xml

以上是解决'Output' object has no attribute '_xmllogger'错误的步骤。请注意，确保按照正确的顺序执行这些步骤，并且在运行测试之前安装了robotframework-metrics库。

AttributeError: 'BertEncoder' object has no attribute 'output_hidden_states'

这个错误通常是因为你使用的Bert模型没有设置参数output_hidden_states=True，导致模型无法输出每层encoder的句子隐层。你可以尝试在实例化Bert模型时设置这个参数，例如：
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', output_hidden_states=True)
如果你已经实例化了模型，可以尝试重新加载模型并设置这个参数，或者查看你的代码是否有其他地方修改了模型的属性。另外，你可以检查一下你的代码是否正确调用了Bert模型的pooler_output属性，因为这个属性只有在设置了output_hidden_states=True时才会存在。