Pytorch 错误：“BiSeNet”对象没有属性“模块”答案

【问题标题】：Pytorch error: 'BiSeNet' object has no attribute 'module'Pytorch 错误：“BiSeNet”对象没有属性“模块”
【发布时间】：2021-08-11 06:53:32
【问题描述】：

我是 pytorch 的新手，我正在尝试研究 BiSeNet 的图像分割（代码取自 github 存储库：https://github.com/ooooverflow/BiSeNet/blob/master/train.py）。在训练阶段，在经过一些训练 epoch 之后，网络会进行验证，如果 val 的结果优于之前的结果，则尝试保存模型的参数。在最后一次操作中，我在第 109 行（以及训练期间的第 102 行）中收到此错误：

AttributeError: 'BiSeNet' object has no attribute 'module'

这里不贴所有代码，只贴主要步骤。

首先，他们是这样构建模型的：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.cuda
model = BiSeNet(args.num_classes, args.context_path)
if torch.cuda.is_available() and args.use_gpu:
        model = model.cuda()

因此存在一个 BiSeNet 对象，这要归功于一个名为“model”的导入模块，其中有一个名为 build_BiSeNet.py 的文件；在此脚本中，定义了 BiSeNet 类，并且没有名为 module 的属性。查看 pytorch 文档，似乎在 Model 类中有一个名为 modules 的属性，其中包含我要保存的模块。在文档中，他们还建议执行torch.save(model.state_dict(), ...) 以保存模型，而不调用模块属性，我喜欢在第 109 行完成）

所以，最后，我的问题是：为了避免给我带来的错误，我应该删除第 109 行（以及第 102 行）中的 .module 还是将此属性更改为 .modules？

【问题讨论】：

我怀疑 .module 是原始代码中并行 GPU 训练的“剩余部分”。如果您没有使用任何并行性，我认为从有问题的行中删除 .module 是安全的。

标签： python neural-network pytorch image-segmentation semantic-segmentation

【解决方案1】：

看看他们的demo.py，他们正在定义模型：

model = BiSeNet(args.num_classes, args.context_path)
if torch.cuda.is_available() and args.use_gpu:
  model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()

一旦你用nn.DataParallel 包裹model，你就会得到一个“额外的”.module。
保存的检查点没有这个额外的.module，因此在加载保存的检查点时：

model.module.load_state_dict(torch.load(args.checkpoint_path))

不是直接加载到model，而是加载到model.module。

【讨论】：