AttributeError：“str”对象在 pytorch 中没有属性“dim”答案

【问题标题】：AttributeError: 'str' object has no attribute 'dim' in pytorchAttributeError：“str”对象在 pytorch 中没有属性“dim”
【发布时间】：2021-03-12 17:08:50
【问题描述】：

将模型预测发送到模型时，我在 PyTorch 中得到以下错误输出。有谁知道怎么回事？

以下是我创建的架构模型，在错误输出中，它显示 x = self.fc1(cls_hs) 行中存在问题。

class BERT_Arch(nn.Module):

    def __init__(self, bert):
      
      super(BERT_Arch, self).__init__()

      self.bert = bert 
      
      # dropout layer
      self.dropout = nn.Dropout(0.1)
      
      # relu activation function
      self.relu =  nn.ReLU()

      # dense layer 1
      self.fc1 = nn.Linear(768,512)
      
      # dense layer 2 (Output layer)
      self.fc2 = nn.Linear(512,2)

      #softmax activation function
      self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    #define the forward pass
    def forward(self, sent_id, mask):

      #pass the inputs to the model  
      _, cls_hs = self.bert(sent_id, attention_mask=mask)
      print(mask)
      print(type(mask))
      
      x = self.fc1(cls_hs)

      x = self.relu(x)

      x = self.dropout(x)

      # output layer
      x = self.fc2(x)
      
      # apply softmax activation
      x = self.softmax(x)

      return x

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/nn/functional.py in linear(input, weight, bias)
   1686         if any([type(t) is not Tensor for t in tens_ops]) and has_torch_function(tens_ops):
   1687             return handle_torch_function(linear, tens_ops, input, weight, bias=bias)
-> 1688     if input == 2 and bias is not None:
   1689         print(input)
   1690         # fused op is marginally faster
AttributeError: 'str' object has no attribute 'dim'

【问题讨论】：

标签： python python-3.x tensorflow machine-learning bert-language-model

【解决方案1】：

如果您使用 transformers==3.0.0，一切都应该正常工作！

transformers==4.0.0 有一些更新

要获取transformers==3.0.0，可以使用以下命令：

!pip install transformers==3.0.0

【讨论】：

【解决方案2】：

如here 所述，较新的版本返回一个特殊的字典而不是一个元组。您可以更改此行：

  _, cls_hs = self.bert(sent_id, attention_mask=mask)

到

  _, cls_hs = self.bert(sent_id, attention_mask=mask, return_dict=False)

或到

cls_hs = self.bert(sent_id, attention_mask=mask)[1]

【讨论】：

【解决方案3】：

找出原因。这是因为变形金刚的版本升级.. 将我的版本更改为旧版本解决问题。

【讨论】：