for module in model.modules(): AttributeError: 'dict' object has no attribute 'modules'

这个错误是由于在保存模型时使用了`model.state.dict()`而导致的。根据错误提示，你的模型是`mylenet5`对象，并且该对象没有`state`属性。 如果你想保存模型的状态字典，你应该使用`model.state_dict()`而不是`model.state.dict()`。请修改代码如下： ```python torch.save(model.state_dict(), 'save_model/best_model.pth') ``` 这样就能正确保存模型的状态字典了。

### 关于 PyTorch 中 Inception3 模型出现 `ModuleAttributeError` 的解决方案 在处理 PyTorch 提供的预训练模型时，可能会遇到类似于 `'Inception3' object has no attribute 'maxpool1'` 这样的错误。这种问题通常源于以下几个方面： #### 错误原因分析 1. **版本不匹配** 如果使用的 PyTorch 版本较旧，则可能存在 API 变更的情况。例如，在早期版本中，`Inception3` 模型的部分层名称可能尚未标准化，或者某些模块被重命名或移除[^4]。 2. **自定义修改冲突** 当用户尝试对预训练模型进行扩展或修改时（如添加新的层），如果未正确继承原始类结构，可能导致属性访问失败[^5]。 3. **数据输入格式不符** Inception-v3 需要特定大小的图像作为输入（通常是 299×299 像素）。如果传入的数据不符合预期尺寸，也可能引发内部操作异常[^2]。 --- #### 解决方案 以下是几种常见的解决策略： ##### 方法一：更新至最新版 PyTorch 确保安装的是最新的稳定版 PyTorch。可以通过以下命令升级： ```bash pip install --upgrade torch torchvision torchaudio ``` 新版本修复了许多已知 bug 并改进了兼容性。 ##### 方法二：验证并调整输入张量形状 确认输入到模型中的图片是否满足 Inception-v3 所需的标准分辨率（即 `(batch_size, 3, 299, 299)`）。如果不符，请通过变换函数重新缩放图像： ```python import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((299, 299)), transforms.ToTensor(), ]) image_tensor = transform(image) input_batch = image_tensor.unsqueeze(0) # 添加 batch 维度 ``` ##### 方法三：检查模型实例化方式 当创建 `inception_v3` 实例时，默认会启用辅助分类器功能 (`aux_logits=True`)。这会影响输出形式以及部分中间变量的存在状态。建议显式指定参数来禁用该选项： ```python model = torchvision.models.inception_v3(pretrained=True, aux_logits=False) ``` 这样可以简化输出逻辑，避免因多返回值引起的混淆。 ##### 方法四：手动定位缺失组件 假如确实需要访问某个具体子模块（比如 `maxpool1`），应先打印整个网络架构以核实其实际路径名： ```python print(model) ``` 随后依据显示结果修正调用语句。例如，假设目标池化层位于顶层容器下的某分支节点上，则可改写如下代码片段实现间接获取： ```python for name, module in model.named_children(): if isinstance(module, nn.MaxPool2d): max_pool_layer = module break else: raise RuntimeError("Max pooling layer not found!") ``` ##### 方法五：恢复损坏的状态字典 倘若之前保存过一份经过改动后的权重文件，但在加载过程中丢失了一些必要字段，则可通过遍历原生对象逐一还原它们： ```python old_attrs = {} # 存储临时备份信息 for m_name, submodule in model.named_modules(): old_attrs[m_name] = {attr: getattr(submodule, attr) for attr in dir(submodule)} # 加载外部存储的 state dict 后... for (m_path, attrs_dict) in old_attrs.items(): target_module = eval(f'model.{m_path}') for key, value in attrs_dict.items(): try: setattr(target_module, key, value) except AttributeError: continue ``` --- ### 总结 上述方法涵盖了从环境配置校正到程序结构调整等多个层面的操作指南。针对当前所遇困境——`'Inception3' object has no attribute 'maxpool1'`，优先推荐执行第一步与第二步；若仍无法解决问题，则进一步排查其他潜在诱因直至彻底排除障碍为止。