PyTorch训练报错：module 'torch.optim.lr_scheduler'无LinearLR属性如何解决

你使用的torch 1.10.0版本中，torch.optim.lr_scheduler模块还没有内置LinearLR接口，该接口是PyTorch 1.13版本才正式加入的，你当前使用的目标检测训练脚本调用了更高版本才有的接口，因此触发AttributeError。

• 升级PyTorch及对应torchvision版本到1.13.0及以上，升级后无需修改代码即可直接运行原脚本，注意torch和torchvision的版本需要匹配对应。
• 若受其他依赖限制无法升级PyTorch，可以手动修改/content/engine.py中调用LinearLR的代码，用PyTorch 1.10已有的LambdaLR实现完全等效的线性warmup逻辑，替换代码如下：

# 替换原LinearLR的调用代码
lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(
    optimizer,
    lr_lambda=lambda step: warmup_factor * step / warmup_iters if step < warmup_iters else 1.0
)

• 如果你使用的训练脚本是从PyTorch官方目标检测示例库获取的，可以直接下载对应PyTorch 1.10版本的官方示例engine.py文件替换当前文件，旧版本的官方示例没有使用LinearLR接口。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mao76