Pytorch 错误：“BiSeNet”object 没有属性“模块”

Question

我是 pytorch 的新手，我正在尝试研究 BiSeNet 进行图像分割（代码取自 github 存储库： Z5E056C500A1C4B6A7110B50D807BADEflow./5ZNetblob/b/imasterflow// ） 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 的结果比之前的更好，则尝试保存 model 的参数。 在最后一次操作中，我在第 109 行（以及训练期间的 102）中收到此错误：

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

我没有在这里粘贴所有代码，而只是主要步骤。

首先，他们像这样构建了 model：

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 object，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 class BiSeNet，并且没有名为模块的属性。 查看 pytorch 文档，似乎在 Model class 中有一个名为 modules 的属性，其中包含我想保存的模块。 在文档中，他们还建议执行torch.save(model.state_dict(), ...)以保存 model，而无需调用模块属性，就像在第 109 行中完成的那样）

所以，最后，我的问题是：为了避免给我的错误，我应该在第 109 行（以及第 102 行）中删除.module 还是将这个属性更改为.modules？

Answer 1

查看他们的demo.py ，他们正在定义 model：

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

使用nn.DataParallel包装model后，您将获得一个“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))

它不是直接加载到model ，而是加载到model.module 。