问题原因:
“AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘squeeze'”的错误信息表明,在执行squeeze
函数时,传入的参数是NoneType类型的对象,即空值对象。而PyTorch中的squeeze
函数的作用是去除张量中维度为1的维度,所以空值对象是无法被squeeze的,于是报错。
问题解决办法:
对于PyTorch中报错为”AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘squeeze'”的情况,我们需要考虑代码中可能出现的空值对象,进行空值判断和异常处理。具体的解决办法包括以下几步:
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找出出问题的代码段,定位到哪一行出现了该错误。
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查看报错信息,确定是什么类型的对象出现了NoneType。
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对可能为空值的变量进行空值判断,可以使用Python中的if判断语句,判断该变量是否为None,如果是,则进行处理,例如给该变量赋默认值。
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检查代码中是否存在类似于
tensor.squeeze().tolist()
这样的代码,如果是,则应该先判断tensor是否是NoneType,如果是,则先不执行代码,避免出现错误。 -
在程序的其他地方,确认相应的数据是否正确传入到了程序中。例如,在读取数据时,需要检查读取的数据是否合法,否则会出现异常。
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在PyTorch中,可以使用
torch.squeeze()
函数进行去除张量中维度为1的维度,与tensor.squeeze()
不同,它不会对空值对象报错,所以可以使用该函数进行处理。
如果以上方法都无法解决问题,可以考虑写入try-except代码块,捕获异常,并在代码中输出异常报错信息,进一步定位代码错误原因。
示例代码:
import torch
# 假设 tensor 是可能会出现 NoneType 错误的变量
if tensor is not None:
try:
tensor = tensor.squeeze()
except AttributeError:
# 打印错误信息
print("AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'squeeze' ")
# 给 tensor 赋默认值
tensor = torch.zeros(1, 1)