AttributeError: module 'tensorrt' has no attribute 'int64'. Did you mean: 'int32'?

<think>嗯，用户遇到了TensorRT的AttributeError，具体是module 'tensorrt'没有'int64'属性。我需要先理解这个错误的原因。可能用户在使用TensorRT时，代码中调用了类似trt.int64这样的属性，但TensorRT的Python API中并没有这个属性。TensorRT的数据类型通常是用trt.DataType.INT64这样的形式来访问的？或者可能用户混淆了不同版本的API？ 接下来，我需要回忆TensorRT的文档。记得TensorRT的数据类型定义在trt.DataType枚举中，比如INT32、FLOAT、HALF等。对于INT64，确实可能需要检查是否支持，或者是否在特定版本中才有。如果用户使用的是较旧的TensorRT版本，可能不支持INT64，或者API有所变化。 然后，用户可能在代码中将数据类型设置为trt.int64，而正确的写法应该是trt.DataType.INT64。比如，在定义网络层的时候，指定数据类型可能需要用全称。例如，在添加一个全连接层时，设置dtype参数为trt.DataType.INT64。 另外，检查用户的TensorRT版本也很重要。如果版本过低，可能确实没有INT64的支持。需要建议用户升级到支持INT64的版本，比如8.x及以上。同时，查看TensorRT的官方文档，确认INT64在对应版本中的使用方式是否正确。 还有，用户可能在加载模型或进行序列化/反序列化时，遇到了类型不匹配的问题。比如，训练时使用的框架（如PyTorch或TensorFlow）默认使用int64，而TensorRT可能默认使用int32，导致类型不兼容。这时候需要在转换模型时显式指定数据类型，或者修改模型结构以使用支持的类型。 此外，可能涉及到ONNX转换的问题。如果在将模型转换为ONNX格式时没有正确处理int64类型，导入到TensorRT时也会出错。需要检查ONNX模型中的张量类型，并确保在转换过程中正确处理了int64到TensorRT支持的类型的转换。 可能还需要检查代码中是否有拼写错误，比如将INT64写成int64，或者大小写错误。Python对大小写敏感，所以必须完全匹配。 最后，建议用户更新TensorRT到最新版本，检查数据类型的使用方式，确保在构建网络时正确引用数据类型，如trt.DataType.INT64，并在转换模型时处理类型不匹配的问题。</think>### TensorRT中'int64'属性错误的解决方案 #### 问题原因分析 当出现`AttributeError: module 'tensorrt' has no attribute 'int64'`错误时，通常是因为： 1. **API版本不兼容**：TensorRT的Python API在不同版本中可能修改了数据类型定义方式。例如，旧版本可能未直接支持`int64`类型，或需要特定命名规范[^4]。 2. **语法错误**：用户可能错误地调用了`trt.int64`而非`trt.DataType.INT64`[^1]。 3. **环境配置问题**：TensorRT未正确安装，或依赖库（如PyTorch、ONNX）版本冲突导致类型映射错误[^3]。 --- #### 逐步解决方法 1. **检查数据类型引用方式** TensorRT的数据类型通过`trt.DataType`枚举访问，而非直接属性。例如： ```python # 错误写法 layer.dtype = trt.int64 # 正确写法 layer.dtype = trt.DataType.INT64 ``` 需确保代码中所有涉及数据类型的地方均使用`trt.DataType.INT64`格式[^4]。 2. **验证TensorRT版本** 运行以下代码检查TensorRT版本： ```python import tensorrt as trt print(trt.__version__) # 需要8.0+版本支持INT64 ``` - **若版本低于8.0**：升级TensorRT至最新版： ```bash pip install --upgrade tensorrt ``` 3. **处理模型转换中的类型映射** 如果使用ONNX转换模型，需显式指定输入/输出的数据类型： ```python # ONNX转TensorRT时指定类型 with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder: network = builder.create_network() parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) with open("model.onnx", "rb") as f: parser.parse(f.read()) # 设置输入层类型为INT64 input_tensor = network.get_input(0) input_tensor.dtype = trt.DataType.INT64 ``` 4. **修复依赖库冲突** 若同时出现类似`FutureWarning: pandas.Int64Index is deprecated`的警告，需更新依赖库： ```bash pip install --upgrade pandas numpy xgboost ``` --- #### 代码示例 ```python import tensorrt as trt # 创建Builder和Network TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) # 添加输入层并指定数据类型为INT64 input_tensor = network.add_input("input", trt.DataType.INT64, (1, 3, 224, 224)) ``` ---