在Spyder中运行PyTorch分类嵌入神经网络出现AttributeError如何解决

问题原因 #

这个报错是Spyder默认的交互式IPython运行环境和Python多进程的spawn启动模式不兼容导致的：Windows系统下多进程默认使用spawn模式，子进程启动时需要重新序列化导入主模块的自定义类，而Spyder的交互控制台的__main__模块是内置环境，子进程没法正确读取到你在控制台里定义的TabularDataset类。

注意：不要直接修改Python标准库的spawn.py文件，会破坏Python环境兼容性，且会导致后续其他代码运行异常。

可行解决方案 #

按优先级从高到低排列：

• 方案1：关闭DataLoader多进程（最简便）
  直接修改你代码里DataLoader的num_workers参数为0，强制用主进程加载数据，小批量数据场景下几乎不会有明显的性能损失，完全能满足学习需求：

  # 把原来的num_workers=1改成num_workers=0
  dataloader = DataLoader(dataset, batchsize, shuffle=True, num_workers=0)
  

  修改后直接运行即可，不需要调整其他代码。

• 方案2：用独立Python进程运行脚本
  如果你需要用到多进程加速数据加载，不要在Spyder默认的交互控制台运行脚本，右键你的.py脚本文件，选择「Run in new dedicated Python interpreter」（在独立Python解释器中运行），同时确保所有非类/函数定义的业务代码都包裹在if __name__ == '__main__':代码块中，就能正常使用多进程功能。

• 方案3：拆分自定义类到独立模块
  把你定义的TabularDataset、FeedForwardNN两个类单独存到一个新的Python文件中，比如命名为custom_modules.py，然后在主运行脚本中导入这两个类：

  from custom_modules import TabularDataset, FeedForwardNN
  

  这样子进程序列化时可以从独立导入的模块中找到对应类，也能解决属性找不到的报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ted