博客

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：

1. 找出出问题的代码段，定位到哪一行出现了该错误。

2. 查看报错信息，确定是什么类型的对象出现了NoneType。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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)