AttributeError：“元组”没有属性“至” 编辑

如何解决AttributeError：“元组”没有属性“至” 编辑

我正在编写此图像分类器，并且已定义了加载程序，但遇到此错误，对此一无所知。

我已经定义了火车装载机，为了更好的解释，我尝试了

for ina,lab in train_loader:
    print(type(ina))
    print(type(lab)) 

我知道了

<class 'torch.Tensor'>
<class 'tuple'>

现在，为了训练模型，我做了

def train_model(model,optimizer,n_epochs,criterion):
    start_time = time.time()
    for epoch in range(1,n_epochs-1):
        epoch_time = time.time()
        epoch_loss = 0
        correct = 0
        total = 0
        print( "Epoch {}/{}".format(epoch,n_epochs))
        
        model.train()
        
        for inputs,labels in train_loader:
            inputs = inputs.to(device)
            labels  = labels.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            output = model(inputs)
            loss = criterion(output,labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            epoch_loss +=loss.item()
            _,pred =torch.max(output,1)
            correct += (pred.cpu()==label.cpu()).sum().item()
            total +=labels.shape[0]
            
        acc = correct/total
      

我得到了错误：

Epoch 1/15
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-fea243b3636a> in <module>
----> 1 train_model(model=arch,optimizer=optim,n_epochs=15,criterion=criterion)

<ipython-input-34-b53149a4bac0> in train_model(model,criterion)
     12         for inputs,labels in train_loader:
     13             inputs = inputs.to(device)
---> 14             labels  = labels.to(device)
     15             optimizer.zero_grad()
     16             output = model(inputs)

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'to'

如果您还想要更多，请告诉我！ 谢谢

编辑：标签看起来像这样。 这是蜜蜂和黄蜂之间的图像分类。它还包含昆虫和非昆虫

（'wasp'，'wasp'，'insect'，'insect'，'wasp'，'insect'，'insect'，'wasp'，'wasp'，'bee'，'insect'，'insect '，'other'，'bee'，'other'，'wasp'，'other'，'wasp'，'bee'，'bee'，'wasp'，'wasp'，'wasp'，'wasp'， 'bee'，'wasp'，'wasp'，'other'，'bee'，'wasp'，'bee'，'bee'） （“黄蜂”，“黄蜂”，“昆虫”，“蜜蜂”，“其他”，“黄蜂”，“昆虫”，“黄蜂”，“昆虫”，“昆虫”，“昆虫”，“黄蜂”，“黄蜂”，“昆虫”，“黄蜂”，“黄蜂”，“黄蜂”，“蜜蜂”，“黄蜂”，“黄蜂”，“昆虫”，“昆虫”，“黄蜂”，“黄蜂”，“蜂” ，“黄蜂”，“昆虫”，“蜜蜂”，“蜜蜂”，“昆虫”，“昆虫”，“其他”）

解决方法

从字面上看，它意味着Python中的tuple类没有名为to的方法。由于您尝试将标签贴到设备上，因此只需labels = torch.tensor(labels).to(device)。

如果您不想这样做，可以通过使DataLoader以PyTorch张量而不是元组的形式返回标签​​来更改DataLoader的工作方式。

编辑

由于标签似乎是字符串，因此我首先将其转换为单编码的矢量：

>>> import torch
>>> labels_unique = set(labels)
>>> keys = {key: value for key,value in zip(labels_unique,range(len(labels_unique)))}
>>> labels_onehot = torch.zeros(size=(len(labels),len(keys)))
>>> for idx,label in enumerate(labels_onehot):
...     labels_onehot[idx][keys[label]] = 1
...
>>> labels_onehot = labels.to(device)

我在黑暗中拍摄一点，因为我不知道确切的细节，但是是的，字符串对张量不起作用。