PyTorch报”AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘dim’ “的原因以及解决办法

问题描述

在 PyTorch 进行模型训练或推理时，可能会遇到以下错误提示：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dim'

这个错误提示会告诉你某个 NoneType 对象没有 dim 属性，一般产生于使用 PyTorch 中的某些操作或函数时，对输入的张量限制太多或与期望不符合。下面我们一起来了解一下这个错误的原因以及可能的解决办法。

原因解析

这个错误的出现有多种可能的原因，下面列出了常见的一些：

数据格式问题

PyTorch 操作函数经常会要求输入参数的 shape 与数据类型必须满足一定条件，比如维度、大小、数据类型等，如果输入参数不符合要求，就会产生上述的错误。比如，你尝试把一个 shape 为 (batch_size, 1) 的 tensor 传入到一个需要 shape 为 (batch_size,) 的 tensor 的操作中时就会出现如上述的错误。

张量未正确初始化

在 PyTorch 中，数据必须通过张量的方式传入到模型中训练和推理，如果张量未正确初始化，可能会造成报错，进而产生上述错误。比如，你可能需要将数据归一化后再进行训练，如果归一化过程出现问题，就可能导致这个问题的发生。

操作问题

在 PyTorch 中，有些操作比如求某个元素在张量中的偏导数，需要将一个张量传入到函数中，但如果传入的张量是 NoneType 类型，就会产生上述错误。这种问题一般需要查看源代码或调试信息才能找到。

解决方案

下面我们列出一些可能的解决方案，供大家参考：

检查数据格式

在使用 PyTorch 进行模型训练或推理时，需要时刻检查数据的格式。你可以使用 Tensor 的 shape 和数据类型等属性来检查数据是否符合要求，它们会告诉你哪里出了问题。比如，你可以尝试打印出来错误的数据，看看它的 shape 和类型是否符合你所期望的格式。

检查张量初始化

PyTorch 中所有的数据必须被转化为张量才能被模型使用，因此一定要确保张量已经被正确初始化。你可以在代码中打印张量的值，看看是否能正确地处理你的数据，并使用检测函数检查数据是否在模型所期望的范围之内。

检查操作

如果你认为报错的原因不在数据格式或初始化方面，就有可能出在操作上。尝试查看文档或 PyTorch 的源代码，看看这个错误发生的细节，并尝试修改调用方式来正确地使用 PyTorch 的操作函数。比如，有可能需要使用 PyTorch 中的 dim() 函数来指定数据的维度。

总之，在进行 PyTorch 模型训练时，应该时刻注意避免出现各种错误，并及时查找和解决问题。