训练 MIL 模型时，“Tensor”对象没有属性“items”的错误

如何解决训练 MIL 模型时，“Tensor”对象没有属性“items”的错误

我正在尝试在语音处理领域使用 MIL（多实例学习）。我已经使用 Google Colab 环境逐行实现了 Lori Sheng 在 github 中发布的代码。我在最后一节中犯了一个错误，即“In [60]”。你能帮我解决这个错误吗？我试图找到解决方案近两周但没有解决方案，因为我是新手。我试着在下面详细解释错误。

源代码链接是：https://github.com/lsheng23/Practicum/blob/master/MIL_MNIST/end_to_end_mnist_MIL.ipynb

在[60]中，“outputs = model(X)”调用了在[58]中的“MIL_NN”类的“forward”方法。

然后它抛出那种错误；

 89         figure out batches
 90         """
 91         bag_feature,bag_att,bag_keys = list(zip(*[list(self.agg(ff.float())) + [idx] for idx,ff in (bag_features.items())]))
 92  AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'items'

我认为这可能是因为诸如“tf 急切执行”之类的原因，但我意识到事实并非如此。

我也应用了作者的注释n=7*512，但仍然没有解决方案。

同样在此错误之前，由于“找不到文件/文件不存在”错误，我需要在作者的代码中进行一些更正（即使我不确定它是否正确）。这些是;

在 [39] 从“feature_array.npy”到“feature_array_full.npy”和在 [40] 从“feature_t_array.npy”到“feature_test_array_full.npy”

预先感谢您的宝贵帮助。

解决方法

请注意，torch.tensor 没有名为 items() 的方法。使用 item() （单数）来获取原始数字，但是，对于 python dict，您可以使用 .items()。两者都不一样。

在您提供的示例中，bag_features 是一个 dict，但根据您发布的错误，您正在对张量调用 .items()。尝试打印 type(bag_features) 并查看返回的内容。