[Pytorch] AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

에러 메시지 설명

  이 오류는 Python에서 리스트(list) 객체가 size()라는 메서드를 가지고 있지 않기 때문에 발생합니다. PyTorch의 텐서(tensor)는 size() 메서드를 사용하여 크기를 확인할 수 있지만, Python의 리스트는 이 메서드를 지원하지 않습니다.

 

발생 원인

• 리스트에 size() 메서드 호출: size()는 PyTorch 텐서에서만 사용할 수 있는 메서드입니다. 그러나 코드에서 리스트 객체에 size() 메서드를 호출하면 이 오류가 발생합니다.
• 리스트와 텐서 혼동: 데이터 처리 중 텐서를 기대했으나, 리스트가 전달된 경우 리스트에 텐서 메서드를 호출하려 할 때 발생할 수 있습니다​

 

해결 방법

• 리스트 길이를 구할 때는 len() 사용: Python의 리스트에서 크기를 확인하려면 len() 함수를 사용해야 합니다. size()는 PyTorch 텐서에서만 사용 가능한 함수입니다.

my_list = [1, 2, 3, 4]
print(len(my_list))  # 리스트의 크기를 구함

 

• 리스트를 텐서로 변환: 리스트에 대해 size() 메서드를 사용하려면 먼저 리스트를 PyTorch 텐서로 변환해야 합니다. torch.tensor()를 사용하여 리스트를 텐서로 변환한 후, 텐서의 크기를 확인할 수 있습니다.

import torch
my_list = [1, 2, 3, 4]
my_tensor = torch.tensor(my_list)  # 리스트를 텐서로 변환
print(my_tensor.size())  # 텐서의 크기 확인

 

• 데이터 타입 확인: 함수나 메서드 호출 전에 데이터 타입을 확인하여, 리스트인지 텐서인지 구분하는 것이 중요합니다. 이를 통해 잘못된 메서드 호출을 방지할 수 있습니다.

if isinstance(data, list):
    print(len(data))  # 리스트일 경우 크기를 출력
elif isinstance(data, torch.Tensor):
    print(data.size())  # 텐서일 경우 크기를 출력

 

관련 내용 및 추가 팁

• 이 오류는 주로 리스트와 텐서 간의 혼동에서 발생하며, Python 리스트와 PyTorch 텐서의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. Python의 리스트는 size() 메서드를 지원하지 않지만, PyTorch 텐서는 size() 메서드를 사용해 크기를 확인할 수 있습니다​.
• 리스트에서는 len() 함수를 사용하여 크기를 확인하고, 텐서에서는 size() 메서드를 사용하세요.
• 데이터 타입을 미리 확인하고 적절한 메서드를 호출하여 오류를 방지할 수 있습니다.