Machine learning 属性错误：'；元组'；没有属性'；至'；

我正在写这个图像分类器，我已经定义了加载程序，但是我犯了这个错误，对此我没有任何线索

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'>

我得到了一个错误：

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'

纪元1/15
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError回溯（最近一次呼叫上次）
在里面
---->1列车模型（模型=arch，优化器=optim，n\u历次=15，标准=标准）
列车内模型（模型、优化器、n个时期、标准）
12对于输入，列车装载机中的标签：
13输入=输入到（设备）
--->14标签=标签到（设备）
15优化器0_grad（）
16输出=模型（输入）
AttributeError:“tuple”对象没有“to”属性

如果你还需要什么，请告诉我！ 谢谢

编辑：标签如下所示。 这是蜜蜂和黄蜂之间的图像分类。它还包含昆虫和非昆虫

（‘黄蜂’、‘黄蜂’、‘昆虫’、‘昆虫’、‘黄蜂’、‘黄蜂’、‘蜜蜂’、‘昆虫’、‘其他’、‘蜜蜂’、‘蜜蜂’、‘蜜蜂’、‘黄蜂’、‘蜜蜂’、‘蜜蜂’、‘黄蜂’、‘其他’、‘蜜蜂’、‘蜜蜂’、‘蜜蜂’）

---

（‘黄蜂’、‘黄蜂’、‘昆虫’、‘蜜蜂’、‘其他’、‘黄蜂’、‘昆虫’、‘黄蜂’、‘昆虫’、‘黄蜂’、‘黄蜂’、‘昆虫’、‘蜜蜂’、‘昆虫’、‘其他’、‘黄蜂’、‘蜜蜂’、‘蜜蜂’、‘昆虫’、‘其他’）

它的字面意思是Python中的tuple类没有名为

to

的方法。由于您正试图将标签放到设备上，只需执行

labels=torch.tensor（标签）.to（设备）

如果您不想这样做，可以通过使数据加载器以PyTorch张量而不是元组的形式返回标签来更改数据加载器的工作方式

编辑 由于标签似乎是字符串，我将首先将它们转换为一个热编码向量：

>>> 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)

---

我在这里有点不清楚，因为我不知道细节，但是字符串不能与张量一起工作。

您好，当我将标签更改为张量时，我收到了错误消息ValueError:太多维度'str'标签在您使用的数据中是什么样子的？我已经编辑了问题并提供了数据。输入还包含张量格式的文件values@Stark_Tony没有

str

string类型的张量。不能把它转换成张量串。是的，这是一个愚蠢的大错误。我试过标签编码器，它成功了。非常感谢！

>>> 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)