运行GitHub上的PyTorch WGAN代码遇AttributeError及TensorBoardX报错

1. AttributeError: 'function' object has no attribute 'Variable' #

这个问题纯粹是PyTorch版本迭代搞出来的——在PyTorch 0.4.0之后，Variable和Tensor被合并了，现在根本不需要用Variable来包裹张量实现自动求导。旧代码里的from torch.autograd import Variable以及Variable(tensor)写法，在新版PyTorch里就会触发这个错误，因为torch.autograd.Variable现在是个函数，不是类属性了。

修复方法很简单：

• 找到代码里所有导入Variable的语句，比如from torch.autograd import Variable，直接删掉就行。
• 把所有Variable(xxx)的调用换成xxx本身。如果需要让张量支持自动求导，要么在创建时加requires_grad=True，要么调用xxx.requires_grad_(True)。
  举个例子，旧代码：

  x = Variable(torch.randn(3, 3), requires_grad=True)
  

  改成：

  x = torch.randn(3, 3, requires_grad=True)
  

2. Error in writer.add_scalar('data/disc_cost', disc_cost, iteration) #

这个报错一般有两个常见原因，对应不同的修复方式：

原因1：disc_cost是张量而非标量值 #

tensorboardX的add_scalar需要的是一个普通数值（比如int或float），不是PyTorch张量。哪怕disc_cost是形状为(1,)的张量，直接传进去也会报错。

解决办法：
把disc_cost换成disc_cost.item()，取出张量里的具体数值：

writer.add_scalar('data/disc_cost', disc_cost.item(), iteration)

要是你用的是特别老的PyTorch版本（不过看第一个错误应该是新版本），也可以用disc_cost.data[0]，但item()是现在官方推荐的写法。

原因2：tensorboardX版本和PyTorch不兼容 #

要是已经用了item()还是报错，那大概率是tensorboardX版本太旧，适配不了你当前的PyTorch版本。

解决办法：

• 先卸载旧版本：

  pip uninstall tensorboardX -y
  

• 安装最新版：

  pip install tensorboardX --upgrade
  

• 或者直接换成PyTorch官方的tensorboard（现在官方已经内置支持，不用再依赖tensorboardX了）：

  pip install tensorboard
  

  然后把代码里导入tensorboardX的部分改成：

  from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
  

  后面的writer用法和之前完全一样，不用改其他代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shan