[Pytorch] AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'ModuleList'

에러 메시지 설명

  이 오류는 PyTorch에서 torch.nn.ModuleList를 잘못 호출하거나 모듈을 불러오지 못할 때 발생합니다. ModuleList는 PyTorch의 torch.nn 모듈 내에서 신경망의 계층을 리스트 형태로 관리할 수 있게 해주는 클래스입니다. 이 오류는 보통 ModuleList를 잘못 임포트하거나, 다른 부분에서 실수로 발생할 수 있습니다.

 

발생 원인

• 잘못된 호출 또는 오타: torch.nn.ModuleList를 사용할 때 오타 또는 잘못된 호출을 할 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, Modulelist 또는 modulelist처럼 대소문자가 맞지 않으면 오류가 발생합니다.
• 잘못된 버전의 PyTorch 사용: 오래된 버전의 PyTorch를 사용하고 있을 때, 해당 버전이 ModuleList를 지원하지 않는 경우 발생할 수 있습니다.
• torch.nn이 제대로 임포트되지 않은 경우: torch나 torch.nn이 올바르게 임포트되지 않았을 때 발생할 수 있습니다​.

 

해결 방법

• 올바른 클래스 이름 확인: PyTorch의 ModuleList는 정확하게 torch.nn.ModuleList로 작성되어야 합니다. 대소문자를 정확하게 맞춰야 합니다.

import torch.nn as nn

layers = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 20), nn.ReLU()])

 

• PyTorch 업데이트: PyTorch의 버전이 오래되었다면 최신 버전으로 업데이트하세요. 최신 버전에서 ModuleList가 정상적으로 지원됩니다.

pip install --upgrade torch

 

• 임포트 문제 해결: torch와 torch.nn이 제대로 임포트되었는지 확인합니다. 아래와 같이 모듈이 제대로 임포트되어야 합니다.

import torch
import torch.nn as nn

 

• dir()을 사용해 확인: torch.nn 모듈이 제대로 로드되었는지 확인하려면, dir() 함수를 사용해 ModuleList가 존재하는지 확인할 수 있습니다.

import torch.nn as nn
print(dir(nn))  # ModuleList가 목록에 있는지 확인

 

관련 내용 및 추가 팁

• ModuleList는 PyTorch에서 여러 레이어를 리스트로 묶어 관리할 때 유용합니다. 특히, 모델의 구성 요소를 반복적으로 쌓거나 다루어야 할 때 주로 사용됩니다. PyTorch의 최신 버전에서는 ModuleList가 정상적으로 포함되어 있으며, 이를 올바르게 호출하는 것이 중요합니다.
• 클래스나 함수의 대소문자가 정확히 일치하는지 확인하고, 최신 버전의 PyTorch를 사용하여 호환성 문제를 방지하세요.
• 임포트 구문이 올바르게 작성되었는지 점검하여 모듈을 정상적으로 호출할 수 있도록 합니다.