AttributeError: cannot assign module before Module.init() call

原创已于 2022-08-19 14:26:46 修改 · 6.2k 阅读

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#PyTorch #Python #深度学习 #bug #人工智能

于 2022-08-19 14:25:49 首次发布

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博客介绍了在Linux环境下，使用Python3.8和PyTorch1.11进行深度学习时遇到的问题。作者在自定义PyTorch模型子类的__init__()方法中，由于漏写了super().__init__()导致无法正确初始化模型。错误表现为尝试在未调用Module.__init__()之前定义子模型。解决方案是确保在定义子模型前调用父类的构造函数，即添加super(类名, self).__init__()。遵循这一修正后，程序得以正常运行。

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运行环境，报错信息和查找到的错误内容：
Linux系统
Python 3.8（使用anaconda管理的虚拟环境）
PyTorch 1.11+cudatoolkit 10.2（通过anaconda下载）

这个问题是出现在自定义PyTorch模型（torch.nn.Module）子类的运行过程中，在__init__()函数中报错。
我的错误原因是super(类名,self).__init__()忘写最后一个括号了。将括号加上后，就能正常运行了。
这个错误的原因就在于还没有调用Module.__init__()就开始定义子模型了，如self.classifier=nn.Linear(input_dim,output_dim)等。参考异常解决（二）-- AttributeError: cannot assign module before Module.__init__() call_奋斗の博客的博客-优快云博客，也可能是因为直接没写super()命令而造成的。加上之后就可以正常运行。