请求协助解决AttributeError：'TokenClassifierOutput'无detach属性问题

你当前的核心问题是把模型返回的TokenClassifierOutput对象直接当成了logits张量处理——这个对象本身没有detach方法，必须先提取它内部的logits属性才能进行后续张量操作。之前你尝试取output.loss也是错误的，因为预测阶段如果不传入labels，loss会是None，而且你要的是用于预测的logits，不是loss。

修正步骤 #

1. 模型调用后，将返回的对象赋值给output（避免和logits重名混淆）
2. 从output中提取真正的logits张量：output.logits
3. 对提取出的logits执行detach().cpu().numpy()操作（因为在torch.no_grad()上下文里，detach()可以省略，不过保留也不影响）

修正后的完整代码片段 #

model.eval()

y_true = []
y_pred = []
eval_loss, eval_accuracy = 0, 0
nb_eval_steps, nb_eval_examples = 0, 0

for batch in valid_dataloader:
    batch = tuple(t.to(device) for t in batch)
    input_ids, input_mask, label_ids = batch

    with torch.no_grad():
        # 模型返回TokenClassifierOutput对象，先存为output
        output = model(input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=input_mask)

    # 提取对象中的logits张量再处理
    logits = output.logits.detach().cpu().numpy()
    logits = [list(p) for p in np.argmax(logits, axis=2)]
    
    label_ids = label_ids.to('cpu').numpy()
    input_mask = input_mask.to('cpu').numpy()

额外说明（如果需要计算验证loss） #

如果要计算验证集的loss，需要在调用模型时传入labels=label_ids，这样output.loss才会有值：

with torch.no_grad():
    output = model(input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=input_mask, labels=label_ids)
# 此时可以获取并累加loss
current_loss = output.loss.detach().cpu().numpy()
eval_loss += current_loss

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Haneen Alahmadi