MindSpore：Ascend芯片Mindspore代码实现小样本图像分类，在网络训练时出现错误

问题描述：

Mindspore环境：v1.0.1，Ascend

问题背景：小样本图像分类，需要自定义数据集，采用了GeneratorDataset；自定义采样器Sampler；仿照教程自定义了WithLossCell和TrainOneStepCell，为了以循环的方式

进行网络的训练，发现报错

报错信息如下：

[ERROR] PIPELINE(13373,python):2021-04-10-08:30:55.177.577 [mindspore/ccsrc/pipeline/jit/pipeline.cc:536] Compile]
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 242, in <module>
main()
File "train.py", line 225, in main
optim=optim)
File "train.py", line 147, in train
loss, acc = net(inputs["img"], inputs["label"], opt.num_support_tr)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mindspore/nn/cell.py", line 280, in __call__
out = self.compile_and_run(*inputs)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mindspore/nn/cell.py", line 535, in compile_and_run
self.compile(*inputs)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mindspore/nn/cell.py", line 522, in compile
_executor.compile(self, *inputs, phase=self.phase, auto_parallel_mode=self._auto_parallel_mode)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mindspore/common/api.py", line 412, in compile
result = self._executor.compile(obj, args_list, phase, use_vm)
File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mindspore/_extends/parse/parser.py", line 343, in get_object_description
return f"function '{obj.name}' at {fname}:{fline}"
AttributeError: 'function' object has no attribute 'name'

自定义的WithLossCell和TrainOneStepCell如下：

class WithLossCell(nn.Cell):
def __init__(self, model):
super(WithLossCell, self).__init__(auto_prefix=False)
self.model = model

def construct(self, x, target, num_support):
y_pred = self.model(x)
return loss_fn(y_pred, target, num_support)

class TrainOneStepCell(nn.Cell):
def __init__(self, network, optimizer, sens=1.0):
super(TrainOneStepCell, self).__init__(auto_prefix=False)
self.network = network
self.network.set_grad()
self.weights = ParameterTuple(self.network.trainable_params())
self.optimizer = optimizer
self.grad = P.GradOperation(get_by_list=True,
sens_param=True)
self.sens = sens

def construct(self, x, y, num_support):
weights = self.weights
loss, acc = self.network(x, y, num_support)
sens = P.Fill()(P.DType()(loss), P.Shape()(loss), self.sens)
grads = self.grad(self.network, weights)(x, y, sens)
return P.depend(loss, self.optimizer(grads)), acc

模型定义如下：

net = WithLossCell(model)
net = TrainOneStepCell(net, optim)

求问如何解决？

解决方案：

这个问题在1.0版本是存在，不过在1.1版本已经修复，建议你使用当前最新版本

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