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

问题描述

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，可能会遇到如下错误：

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

这个错误通常会在模型训练的forward函数中出现，如下所示：

def forward(self, inputs):
    x = self.layer1(inputs)
    x = self.layer2(x)
    x = self.layer3(x)
    x = self.layer4(x)
    x = self.avgpool(x)

    # flatten output tensor
    x = x.view(x.size(0), -1)

    # output layer
    outputs = self.fc(x)

    return outputs

在运行模型的时候，可能会出现上述的错误提示。该错误提示意味着，你错误地尝试将一个Python列表对象运用到了PyTorch的张量操作中。在这种情况下，解决方案非常简单，只需要将该列表转换成PyTorch张量形式即可。

解决方案

解决方案如下所述：只需将Python列表对象转换为PyTorch张量即可。

具体的解决办法是：使用torch.tensor将Python列表对象命名为“x”转换成Tensor对象，然后再将其传递给PyTorch模型的forward函数。示例代码如下所示：

import torch

# Create a list object
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# Convert list object to tensor object
x = torch.tensor(x)

# Pass the tensor object to PyTorch model's forward function
outputs = model.forward(x)

请注意，如果你的Python列表对象中包含其他元素类型（如字符串或字典等），则需要先将其转换成NumPy数组，然后再将其转换为PyTorch张量。示例代码如下所示：

import numpy as np
import torch

# Create a list object
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# Convert list object to NumPy array object
x = np.array(x)

# Convert NumPy array object to PyTorch tensor object
x = torch.tensor(x)

# Pass the tensor object to PyTorch model's forward function
outputs = model.forward(x)

总的来说，这个问题很容易解决。只需要将Python列表转换成PyTorch张量即可运行模型。