yolov5中的plot报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'getsize'

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_get_renderer'通常是因为对象为None而不是一个有效的对象。该错误通常在使用Matplotlib等绘图库时出现。可能的原因是你在绘图之前没有创建或设置图形窗口，或者在绘图之前没有正确导入相关的库。 针对你给出的代码，我注意到你可能是在使用Matplotlib绘图，但是你没有创建或者设置图形窗口。你可以使用以下代码创建一个新的窗口： ```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ``` 这将创建一个新的图形窗口，其中包含一个子图（即一个坐标轴）。你可以在这个坐标轴上绘制你的图形。记得要将你的数据传递给plot()函数，例如： ```python ax.plot(x_data, y_data) ``` 如果你已经有了一个现有的窗口对象并且想要在该窗口中绘图，则可以使用以下代码： ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ``` 这将使用现有的窗口对象创建一个新的子图。

<think>好的，我需要帮助用户解决他们遇到的AttributeError问题。错误信息是'PositionEmbedding' object has no attribute 'max_len'，看起来跟自定义层PositionEmbedding有关。首先，我应该仔细看一下用户提供的代码，找出问题所在。 首先，用户定义了一个PositionEmbedding类，继承自tf.keras.layers.Layer。在构造函数__init__中，他们初始化了一个Embedding层，参数是max_len和embed_dim。但是，在__init__方法里，他们并没有将max_len和embed_dim保存为类的属性。例如，应该使用self.max_len = max_len和self.embed_dim = embed_dim，这样在后面的get_config方法中才能访问这些属性。 用户还添加了get_config方法，试图返回包含max_len和embed_dim的配置。但因为在__init__中没有保存这些属性，所以self.max_len和self.embed_dim并不存在，导致调用get_config时出现属性错误。 接下来，我需要验证我的分析是否正确。查看用户提供的PositionEmbedding类的代码： class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=embed_dim) def call(self, x): positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) return x + self.pos_emb(positions) # 添加get_config方法 def get_config(self): config = super().get_config() config.update({ "max_len": self.max_len, "embed_dim": self.embed_dim }) return config 确实，__init__中没有将max_len和embed_dim赋值给self。所以self.max_len和self.embed_dim不存在，导致get_config方法访问时出错。 解决方案是在__init__中将这两个参数保存为实例变量。修改后的__init__应该是： def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.max_len = max_len self.embed_dim = embed_dim self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=embed_dim) 这样，在get_config中就可以正确访问这些属性了。此外，还要确保在保存模型时，自定义层能够正确序列化。用户可能在保存模型时调用了model.save()，这时候会调用get_config，所以需要这个修复。 用户可能在保存模型的时候遇到了这个错误，所以需要指导他们修改PositionEmbedding类的定义。此外，还可能需要检查其他自定义层是否有类似的序列化问题，但根据提供的代码，只有PositionEmbedding有问题。 另外，用户提供的错误跟踪中提到model.save('transform_model.keras')，但原问题代码中没有显示这一行。可能用户在实际运行时添加了保存模型的操作，从而触发了这个错误。需要提醒他们在修复后重新运行整个模型训练和保存流程。 总结，问题根源在于PositionEmbedding类没有在__init__中保存max_len和embed_dim为实例属性，导致get_config方法无法访问。解决方法是在__init__中添加self.max_len和self.embed_dim的赋值。</think>让我们逐步分析并解决代码中的错误： **错误原因分析：** 在`PositionEmbedding`类的实现中，`max_len`和`embed_dim`参数没有保存为类属性，导致调用`get_config()`方法时出现属性错误。 **完整解决方案：** 1. **修改PositionEmbedding类：** ```python class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.max_len = max_len # 新增属性保存 self.embed_dim = embed_dim # 新增属性保存 self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_len, output_dim=embed_dim) def call(self, x): positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) return x + self.pos_emb(positions) def get_config(self): config = super().get_config() config.update({ "max_len": self.max_len, # 现在可以正确访问 "embed_dim": self.embed_dim }) return config ``` 2. **补充模型保存的正确方法：** ```python # 在训练代码后添加保存语句（确保在修改PositionEmbedding类之后） model.save('transform_model.keras', save_format="keras") ``` **代码改进说明：** - 核心问题：原`PositionEmbedding`类未将`max_len`和`embed_dim`保存为实例属性，导致序列化时无法获取这些参数 - 关键修改：在`__init__`方法中添加`self.max_len`和`self.embed_dim`的赋值操作 - 扩展优化：显式指定Keras格式保存模型，确保自定义层的正确序列化 **补充验证建议：** 1. 运行前请确认TensorFlow版本≥2.4 2. 建议添加模型结构可视化： ```python model.summary() # 训练前添加，验证模型结构 ``` 3. 推荐添加学习曲线可视化： ```python # 在训练后添加 plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc') plt.legend() plt.show() ``` 这个基于Transformer的MNIST分类模型通过以下关键步骤实现： 1. 图像分块处理：将$28\times28$的图片分割为$4\times4$的块，得到49个块（$28/4=7$, $7\times7=49$） 2. 位置编码：通过`PositionEmbedding`为每个块添加位置信息 3. Transformer编码：堆叠两个Transformer块进行特征学习 4. 全局池化+分类：最终通过全连接层输出10分类结果 **数学原理说明：** - 自注意力机制的核心计算： $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 其中$Q,K,V$分别代表查询、键、值矩阵，$d_k$为维度缩放因子 - Layer Normalization： $$ y = \frac{x - \mu}{\sigma} \cdot \gamma + \beta $$ 其中$\mu$和$\sigma$是均值和标准差，$\gamma$和$\beta$是可学习参数 修改后的代码应能正确运行并保存模型。如果仍有其他问题，建议检查TensorFlow版本或进一步提供错误日志。