AttributeError: module ‘torch.utils‘ has no attribute ‘data‘

简介: 属性错误:模块的'torch.utils'没有属性'data'

一、解决问题


AttributeError: module 'torch.utils' has no attribute 'data'


二、解决思路


属性错误:模块的'torch.utils'没有属性'data'


三、解决方法


只需在顶行添加此代码即可!


import torch.utils.data     #  新添加代码
目录
相关文章
|
JavaScript 应用服务中间件 nginx
vuecli3打包项目上线之后报错怎么使用本地的sourcemap文件定位调试?
vuecli3打包项目上线之后报错怎么使用本地的sourcemap文件定位调试?
308 0
mAP@0.5与mAP@0.50.95的含义,YOLO
mAP@0.5与mAP@0.50.95的含义,YOLO
1565 0
|
10月前
|
Java API 调度
如何避免 Java 中的 TimeoutException 异常
在Java中,`TimeoutException`通常发生在执行操作超过预设时间时。要避免此异常,可以优化代码逻辑,减少不必要的等待;合理设置超时时间,确保其足够完成正常操作;使用异步处理或线程池管理任务,提高程序响应性。
489 13
|
10月前
|
缓存 供应链 物联网
如何将 Salesforce IoT Cloud 与其他系统集成
Salesforce IoT Cloud 可通过其开放的 API 和集成云平台轻松与外部系统集成,实现数据交换和流程自动化,支持多种协议和标准,帮助企业构建智能物联网应用。
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(MPA)是市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的工具,用于研究复杂偏好决策过程。本文通过主成分分析(PCA)和K均值聚类算法对鸢尾花数据集进行降维和模式识别,展示了PCA在保留95.8%方差的同时实现物种分类的有效性,K均值聚类结果与实际物种分类高度一致。该方法揭示了高维数据中的隐含模式,为各领域的实际决策提供了可靠的分析框架,具有重要的应用价值。研究表明,PCA和聚类分析能够有效简化和理解高维偏好数据,帮助决策者制定更有针对性的策略。
395 3
|
10月前
|
设计模式 前端开发 Java
javaweb中MVC讲解!
JavaWeb MVC是一种设计模式,用于将Web应用的模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)分离,以实现职责解耦。模型负责数据管理和业务逻辑,视图负责展示数据,控制器负责处理用户请求并协调模型和视图。三层架构则将应用分为表现层、业务逻辑层和数据访问层,每层各司其职,提高系统的灵活性和可维护性。MVC主要应用于表现层,而三层架构则更侧重于整体系统结构。两者可以共存,共同提升项目的开发效率和质量。
271 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
AI计算机视觉笔记三十二:LPRNet车牌识别
LPRNet是一种基于Pytorch的高性能、轻量级车牌识别框架,适用于中国及其他国家的车牌识别。该网络无需对字符进行预分割,采用端到端的轻量化设计,结合了squeezenet和inception的思想。其创新点在于去除了RNN,仅使用CNN与CTC Loss,并通过特定的卷积模块提取上下文信息。环境配置包括使用CPU开发板和Autodl训练环境。训练和测试过程需搭建虚拟环境并安装相关依赖,执行训练和测试脚本时可能遇到若干错误,需相应调整代码以确保正确运行。使用官方模型可获得较高的识别准确率,自行训练时建议增加训练轮数以提升效果。
1290 4
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
利用Elasticsearch进行大规模文本分类与聚类
【8月更文第28天】文本数据在现代应用中占据着重要的位置,无论是社交媒体分析、客户反馈管理还是内容推荐系统。Elasticsearch 是一款强大的搜索引擎,非常适合用于处理大量的文本数据。本文将介绍如何利用 Elasticsearch 来实现大规模文本数据的分类与聚类分析,并提供一些具体的代码示例。
516 0
|
网络协议 网络性能优化 UED
|
存储 编解码 算法
【信道编码】2 卷积码、状态转移图、状态转移表、网格表示和码字路径
【信道编码】2 卷积码、状态转移图、状态转移表、网格表示和码字路径
831 1