AttributeError : 'tuple' has no attribute 'to'

Question

我正在写这个图像分类器，我已经定义了加载器，但是遇到了这个错误，我对此一无所知。

我已经定义了火车装载机，为了更好的解释我尝试了这个

for ina,lab in train_loader:
    print(type(ina))
    print(type(lab))

我得到了

<class 'torch.Tensor'>
<class 'tuple'>

现在，为了训练模型，我做了

def train_model(model,optimizer,n_epochs,criterion):
    start_time = time.time()
    for epoch in range(1,n_epochs-1):
        epoch_time = time.time()
        epoch_loss = 0
        correct = 0
        total = 0
        print( "Epoch {}/{}".format(epoch,n_epochs))
        
        model.train()
        
        for inputs,labels in train_loader:
            inputs = inputs.to(device)
            labels  = labels.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            output = model(inputs)
            loss = criterion(output,labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            epoch_loss +=loss.item()
            _,pred =torch.max(output,1)
            correct += (pred.cpu()==label.cpu()).sum().item()
            total +=labels.shape[0]
            
        acc = correct/total

我得到了错误：

Epoch 1/15
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-fea243b3636a> in <module>
----> 1 train_model(model=arch, optimizer=optim, n_epochs=15, criterion=criterion)

<ipython-input-34-b53149a4bac0> in train_model(model, optimizer, n_epochs, criterion)
     12         for inputs,labels in train_loader:
     13             inputs = inputs.to(device)
---> 14             labels  = labels.to(device)
     15             optimizer.zero_grad()
     16             output = model(inputs)

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

如果你还想要什么，请告诉我！谢谢

编辑：标签看起来像这样。这是蜜蜂和黄蜂之间的图像分类。它还包含昆虫和非昆虫

('wasp', 'wasp', 'insect', 'insect', 'wasp', 'insect', 'insect', 'wasp', 'wasp', 'bee', 'insect', 'insect', 'other', 'bee', 'other', 'wasp', 'other', 'wasp', 'bee', 'bee', 'wasp', 'wasp', 'wasp', 'wasp', 'bee'、'wasp'、'wasp'、'other'、'bee'、'wasp'、'bee'、'bee') ('wasp', 'wasp', 'insect', 'bee', 'other', 'wasp', 'insect', 'wasp', 'insect', 'insect', 'insect', 'wasp', 'wasp', 'insect', 'wasp', 'wasp', 'wasp', 'bee', 'wasp', 'wasp', 'insect', 'insect', 'wasp', 'wasp', 'bee' , 'wasp', 'insect', 'bee', 'bee', 'insect', 'insect', 'other')

Answer 1

字面意思是Python中的元组class没有一个叫to的方法。既然你想把你的标签贴到你的设备上，就做 labels = torch.tensor(labels).to(device).

如果您不想这样做，您可以通过将其 return 作为 PyTorch 张量而不是元组作为标签来更改 DataLoader 的工作方式。

编辑

由于标签似乎是字符串，我会先将它们转换为 one-hot 编码向量：

>>> import torch
>>> labels_unique = set(labels)
>>> keys = {key: value for key, value in zip(labels_unique, range(len(labels_unique)))}
>>> labels_onehot = torch.zeros(size=(len(labels), len(keys)))
>>> for idx, label in enumerate(labels_onehot):
...     labels_onehot[idx][keys[label]] = 1
...
>>> labels_onehot = labels.to(device)

我在这里有点摸不着头脑，因为我不太清楚细节，但是是的，弦不适用于张量。

AttributeError : 'tuple' has no attribute 'to'

AttributeError : 'tuple' has no attribute 'to'

machine-learning

deep-learning

pytorch

kaggle

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