- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
在遵循 Pytorch 教程 https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
我收到以下错误:
(pt_gpu) [martin@A08-R32-I196-3-FZ2LTP2 mlm]$ python pytorch-1.py
Traceback (most recent call last):
File "pytorch-1.py", line 39, in <module>
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
AttributeError: module 'torch' has no attribute 'device'
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
print(transform)
trainSet = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainLoader = torch.utils.data.DataLoader(trainSet, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)
testSet = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testLoader = torch.utils.data.DataLoader(testSet, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(2):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainLoader, 0):
inputs, labels = data
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999:
print('[%d, %5d] loss %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
print('Finished traning!')
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5
npimg = img.numpy()
plt.imshow(numpy.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
dataIter = iter(trainLoader)
images, labels = dataIter.next()
# imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)))
dataIter = iter(testLoader)
images, labels = dataIter.next()
# imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testLoader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print("accuracy: %d %%", 100 * correct / total)
(pt_gpu) [martin@A08-R32-I196-3-FZ2LTP2 mlm]$ conda -V
conda 4.6.2
(pt_gpu) [martin@A08-R32-I196-3-FZ2LTP2 mlm]$ conda install -c anaconda pytorch-gpu
Collecting package metadata: done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/martin/anaconda3/envs/pt_gpu
added / updated specs:
- pytorch-gpu
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
ca-certificates-2018.12.5 | 0 123 KB anaconda
certifi-2018.11.29 | py36_0 146 KB anaconda
pytorch-gpu-0.1.12 | py36_0 16.8 MB anaconda
------------------------------------------------------------
Total: 17.0 MB
The following packages will be UPDATED:
openssl pkgs/main::openssl-1.1.1a-h7b6447c_0 --> anaconda::openssl-1.1.1-h7b6447c_0
The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
ca-certificates pkgs/main --> anaconda
certifi pkgs/main --> anaconda
mkl pkgs/main::mkl-2017.0.4-h4c4d0af_0 --> anaconda::mkl-2017.0.1-0
pytorch-gpu pkgs/free --> anaconda
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
certifi-2018.11.29 | 146 KB | ########################################################################################################################## | 100%
ca-certificates-2018 | 123 KB | ########################################################################################################################## | 100%
pytorch-gpu-0.1.12 | 16.8 MB | ########################################################################################################################## | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
(pt_gpu) [martin@A08-R32-I196-3-FZ2LTP2 mlm]$ python -c "import torch; print(torch.__version__)"
0.1.12
最佳答案
虽然这个问题很老了,我还是推荐那些遇到这个问题的人访问pytorch.org并检查从那里安装 pytorch 的命令,有一个专门用于此的部分:
或者在你的情况下:
如您所见,您用于安装 pytorch 的命令与此处的命令不同。我没有在 Linux 上测试过它,但我在 Windows 上使用了这个命令,它在 Anaconda 上对我来说效果很好。 (最初,我也遇到了同样的错误,那是在遵循此之前)
关于python - 属性错误 : module 'torch' has no attribute 'device' ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54466772/
你能比较一下属性吗 我想禁用文本框“txtName”。有两种方式 使用javascript,txtName.disabled = true 使用 ASP.NET, 哪种方法更好,为什么? 最佳答案 我
Count 属性 返回一个集合或 Dictionary 对象包含的项目数。只读。 object.Count object 可以是“应用于”列表中列出的任何集合或对
CompareMode 属性 设置并返回在 Dictionary 对象中比较字符串关键字的比较模式。 object.CompareMode[ = compare] 参数
Column 属性 只读属性,返回 TextStream 文件中当前字符位置的列号。 object.Column object 通常是 TextStream 对象的名称。
AvailableSpace 属性 返回指定的驱动器或网络共享对于用户的可用空间大小。 object.AvailableSpace object 应为 Drive 
Attributes 属性 设置或返回文件或文件夹的属性。可读写或只读(与属性有关)。 object.Attributes [= newattributes] 参数 object
AtEndOfStream 属性 如果文件指针位于 TextStream 文件末,则返回 True;否则如果不为只读则返回 False。 object.A
AtEndOfLine 属性 TextStream 文件中,如果文件指针指向行末标记,就返回 True;否则如果不是只读则返回 False。 object.AtEn
RootFolder 属性 返回一个 Folder 对象,表示指定驱动器的根文件夹。只读。 object.RootFolder object 应为 Dr
Path 属性 返回指定文件、文件夹或驱动器的路径。 object.Path object 应为 File、Folder 或 Drive 对象的名称。 说明 对于驱动器,路径不包含根目录。
ParentFolder 属性 返回指定文件或文件夹的父文件夹。只读。 object.ParentFolder object 应为 File 或 Folder 对象的名称。 说明 以下代码
Name 属性 设置或返回指定的文件或文件夹的名称。可读写。 object.Name [= newname] 参数 object 必选项。应为 File 或&
Line 属性 只读属性,返回 TextStream 文件中的当前行号。 object.Line object 通常是 TextStream 对象的名称。 说明 文件刚
Key 属性 在 Dictionary 对象中设置 key。 object.Key(key) = newkey 参数 object 必选项。通常是 Dictionary 
Item 属性 设置或返回 Dictionary 对象中指定的 key 对应的 item,或返回集合中基于指定的 key 的&
IsRootFolder 属性 如果指定的文件夹是根文件夹,返回 True;否则返回 False。 object.IsRootFolder object 应为&n
IsReady 属性 如果指定的驱动器就绪,返回 True;否则返回 False。 object.IsReady object 应为 Drive&nbs
FreeSpace 属性 返回指定的驱动器或网络共享对于用户的可用空间大小。只读。 object.FreeSpace object 应为 Drive 对象的名称。
FileSystem 属性 返回指定的驱动器使用的文件系统的类型。 object.FileSystem object 应为 Drive 对象的名称。 说明 可
Files 属性 返回由指定文件夹中所有 File 对象(包括隐藏文件和系统文件)组成的 Files 集合。 object.Files object&n
我是一名优秀的程序员,十分优秀!