PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它的灵活性和易用性为用户提供了很多便利。然而，有时候我们在使用PyTorch时会遇到一些问题，如在使用size()方法时报错”AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘size'”，这种报错信息一般是由于输入参数中包含了None值导致的。
下面是解决该问题的攻略，步骤如下：
- 确认问题
首先，我们需要确认问题出现在哪里。在PyTorch中使用tensor.size()方法可以获取tensor的尺寸信息，如果使用该方法时出现”AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘size'”报错信息，那么问题就出现在这个方法中。
- 查看输入参数
查看报错信息中提到的输入参数，确认其中是否有None值。如果有，请尝试将其修改为正确的值。
- 简化数据集
如果输入参数来自数据集，可以尝试简化数据集，只使用其中的一小部分数据进行测试。这样可以缩小问题的范围，更容易找到解决问题的方法。
- 检查代码逻辑
在确认输入参数没有问题之后，我们需要检查代码逻辑，确认代码是否存在其他潜在的问题。可以使用debug工具对代码进行逐步分析，找出问题所在。
- 更新PyTorch版本
有时候，PyTorch的版本过低也会导致该问题的出现。因此，可以尝试更新PyTorch版本，确认问题是否得到解决。
总之，解决”AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘size'”问题需要我们认真检查输入参数、简化数据集、检查代码逻辑以及更新PyTorch版本等步骤。只有逐一排除潜在原因，才可以解决这个问题。