pytorch 踩坑之'tuple' object has no attribute 'size'

最新推荐文章于 2024-06-30 16:19:27 发布
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文章标签： pytorch tuple
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_wuliboy/article/details/90520011
博主因使用BERT，需将Keras代码移植到PyTorch。写BiLSTM时遇到tuple报错问题，向大佬请教后发现是pytorch summary的bug。因pytorch写LSTM时output是tuple，含hn、cn，而summary无法识别tuple导致报错。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近因为要用BERT的原因，需要将之前keras写的一些代码，移植到pytorch上，在写BiLSTM的时候，遇到一个问题，

一脸懵逼，哪里来的tuple！！！疯了，后来，弱小无助的小菜鸡终于忍不住向大佬请教，然后大佬也疯了，最终发现这是pytorch summary的一个bug，因为pytorch在写LSTM的时候的output是一个tuple，除了output之外还有所谓的hn，cn然而summary无法识别tuple，所以才会报这个错误。

Mr_wuliboy
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AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘解决方案
weixin_43178406的博客
11-28 4万+
本文主要介绍了AttributeError: ‘list’ object has no attribute 'size’解决方案，希望能对使用transformers的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
pytorch AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘dim‘
Hello Word!
07-13 1万+
构建模型之后训练报错： Traceback (most recent call last): File "/home/user1/alexnet_test.py", line 117, in <module> main() File "/home/user1/alexnet_test.py", line 89, in main train_loss, train_acc, train_bacc = train(model, optimizer, train_loader,
AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘size‘，AttributeError: ‘function‘ object has no attr
weixin_43444314的博客
05-09 3557
旧的summary加入LSTM之类的会报错，需要用新的summarry pip install torchinfo 使用方法 from torchinfo import summary model = Resnet(basic_block, [2, 2, 2, 2], 16).cuda() batch_size = 16 summary(model, input_size=(batch_size, 1, 28, 28)) ...
activeX.py -- AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'
的博客
07-30 1万+
in the activex.py file:changed these lines:x = pos.x --- x = pos[0]y = pos.y --- y = pos[1]and change these:w = size.width --- w = size[0]h = size.height --- h = size[1]
【bug】AttributeError： ‘tuple‘ object has no attribute ‘size‘
ting的博客
05-12 9410
​AttributeError： 'tuple' object has no attribute 'size'可能性 summary的一个bug，需要升级 数据输出类型出错，Tensor或Tuple 数据的输出和输入设置没有对应 ​
AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘size‘ 报错
weixin_54203946的博客
06-30 972
解决因版本问题出现的AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'
【python】成功解决AttributeError: ‘Tuple’ object has no attribute ‘shape’
qq_38614074的博客
06-21 1万+
AttributeError: ‘Tuple’对象没有属性‘shape’”这个错误通常是由于我们试图在一个元组对象上调用一个它并不拥有的方法或属性。要解决这个问题，我们需要确保我们正在操作的是正确的数据类型，通常是NumPy数组。“AttributeError: ‘Tuple’对象没有属性‘shape’”这个错误通常是由于对数据类型的误解或混淆导致的。通过明确数据类型、使用函数注解和类型检查库、以及编写单元测试等方法，我们可以避免这类错误，并确保代码的健壮性和可维护性。
关于CAM热力图报错：AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘cpu‘
qq_37278761的博客
06-10 1万+
今天调用CAM生成热图时碰到了一个问题具体是这行代码报错（完整的heatmap代码最后放出来）：cam = GradCAM(model=Local_Branch_model, target_layer=target_layer, use_cuda=False)每次执行就报下面这个错误。 修改第65行代码，发现传入的output变成了元组格式，因此获取其内容替换一下就行了，出现原因还不太清楚。 下面放上自定义模型读取检查点，并生成热图的代码： # copy from https://github.com/
【PYG】 for key in data_list[0].keys: AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘keys‘
Never Give Up
06-30 239
from torch_geometric.loader import DenseDataLoader # 更新导入路径# 创建环形图的邻接矩阵# 创建随机特征和标签y = torch.randn((self.num_nodes, 1)) # 每个节点一个标签# 创建数据集num_samples = 100 # 样本数num_nodes = 10 # 每个图中的节点数num_node_features = 8 # 每个节点的特征数# 使用 DenseDataLoader 加载数据。
使用summary时遇到AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘的错误
qq_44901346的博客
05-07 6032
出现改错时，意思就是本来因该是tensor的地方你写的是list，所以出现了这个错误。 对我个人而言，我的错误出现在模型的forword函数中，我的模型有多个输入，而我是以list的形式传入了多个输入，即将多个输入作为了一个整体传给了模型。而在summary中会计算模型的输入形状，即其会使用到输入的.size属性，而当我传入的是list时，由于list没有.size属性，所以报了这个错。正确的的做法是将这多个输入作为多个tensor分开传入，而不是作为一个list整体。如下： def forward
使用torchsummary，报错AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘
tcsone的博客
10-14 2535
使用torchsummary，报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'
AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘squeeze‘根据魔导YOLov8改进Focal IOU时出现问题解决
sunianbei的博客
08-06 3769
【代码】AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘squeeze‘根据魔导YOLov8改进Focal IOU时出现问题解决。
使用torchsummary时出现AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘解决方案
weixin_46133643的博客
06-18 5627
使用torchsummary查看网络结构时报错：AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'，具体如下图所示。torchsummary的问题，其实还有一个跟它长得很像的库，叫做torch-summary，中间多了一个横杠，它是torchsummary的加强版。这里我们卸掉torchsummary库，安装torch-summary库，上面的问题就可以解决了。 4 代码......
解决torchsummary报AttributeError: ‘xxx‘ object has no attribute ‘size‘错误
life__saver的博客
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torchsummary使用遇到的问题：AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘解决办法
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甜度超标的博客
01-29 2万+
AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'解决办法问题描述解决办法 问题描述 在用torchsummary打印模型结构的时候报错，AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘size’ 解决办法 找到E:\program\anaconda\envs\dai\Lib\site-packages\torchsummary\torchsummary.py文件， 在第19行找到summary[.
在ipynb中运行unittest出现AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘tb_frame‘
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这是因为 Jupyter Notebook 的参数处理方式与直接从命令行运行 Python 脚本不同。具体来说，unittest.main() 函数会尝试读取命令行参数，而在 Jupyter Notebook 中，它可能会误读取到 Jupyter 系统的参数，导致出现错误。在这里，`argv=['first-arg-is-ignored']` 会覆盖 Jupyter 传入的命令行参数，`exit=False` 会防止测试运行结束后 Jupyter 内核关闭。尝试修改你的代码，应该就可以解决这个问题了。
AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘seek‘.
m0_50708579的博客
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AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘。如何解决？
m0_75229036的博客
09-19 1002
Cell In [5], line 83, in train_model(epochs, num_gradients_accumulation, batch_size, gpu_id, lr, load_dir) 81 train_data = train_data[:100] 82 # print (train_knowledge.size()) ---> 83 train_dataset = TensorDataset(*train_data) 84 train_dataloader = DataLoa
'tuple' object has no attribute 'cpu
最新发布
12-29
### 解决 Python 中 `'tuple' object has no attribute 'cpu'` 错误 当遇到 `'tuple' object has no attribute 'cpu'` 这样的错误时，表明正试图在一个元组对象上调用名为 `cpu` 的方法或访问其属性。然而，在 Python 中，元组是一种不可变序列类型，并不具有这样的属性或方法。 #### 原因分析 此类型的错误通常是由于混淆了数据结构之间的差异所引起的。例如，如果期望的是 PyTorch 张量或其他具备特定功能的对象实例，则不应将其视为普通的 Python 元组来处理[^1]。 #### 解决策略 为了修正上述提到的问题，可以采取如下措施： - **确认变量类型**：确保操作的目标确实是一个张量而不是其他形式的数据容器（如列表、字典或是元组）。可以通过打印目标变量及其类型来进行验证。 ```python print(type(your_variable)) ``` - **转换成适当的形式**：假设原本意图是对某个框架中的张量执行 `.cpu()` 方法以便将 GPU 上的数据迁移到 CPU，那么应该先检查并保证当前使用的确实是相应库创建出来的张量而非普通 Python 数据结构。如果是从文件加载或者通过 API 接口获取到的数据，默认情况下可能是 JSON 数组或者其他格式，这时就需要显式地转化为所需类型。 对于 PyTorch 特定情况来说，可以从 NumPy 数组或标准 Python 列表构建一个新的 Tensor 实例: ```python import torch tensor_from_list = torch.tensor([your_data]) on_cpu_tensor = tensor_from_list.cpu() ``` - **审查代码逻辑**：仔细查看程序流程图以及函数定义部分，排查是否存在意外修改了预期输入的情况；另外也要留意第三方模块版本更新带来的接口变化可能导致兼容性问题。
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