这个错误通常是由于在__init__方法之外对模块中的某些成员进行了初始化或赋值操作，导致模块还没有被完全初始化就已经被调用了。为了解决这个问题，你需要将所有的初始化或赋值操作移到__init__方法内部。
例如，如果你有一个自定义模块MyModule，并且想要在其中定义一个类变量my_var，则应该将其放在__init__方法中：
import torch.nn as nn class MyModule(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyModule, self).__init__() # 将 my_var 初始化为 None self.my_var = None # 在 __init__ 方法中将 my_var 进行赋值 self.my_var = self._initialize_my_var(in_features, out_features) def forward(self, x): # 使用 my_var y = x * self.my_var # 其他计算 def _initialize_my_var(self, in_features, out_features): # 计算 my_var return some_function(in_features, out_features)
按照上面的方式，在__init__方法中进行所有的初始化和赋值操作，确保模块中的所有成员都在__init__方法内被正确初始化后再进行调用即可避免出现AttributeError: cannot assign module before Module.__init__() call错误。
