在使用Hidden Layer可视化的时候报这个错

代码：
import torch
import torchvision

torchvision 主要的三个包

models：提供了很多常用的训练好的网络模型，我们可以直接加载并使用，如Alexnet、ResNet等。

datasets：提供了（1）一些常用的图片数据集，如MNIST、COCO等（2）加载自己的数据集的常用方法，

目前只有DatasetFolder、ImageFolder、VisionDataset三个方法。

transforms：提供了一些常用的图像转换处理操作，主要针对Tensor或PIL Image进行操作

import hiddenlayer as h

定义网络

model = torchvision.models.alexnet()

定义输出

x = torch.randn([3,3,224,224])

可视化网络并将结果保存为图片

NetCraph = h.build_graph(model,x)
NetCraph.save('./model.png',format='png')

打印网络结构

print(model)
报错：
TypeError: 'torch._C.Node' object is not subscriptable

有没有人知道怎么解决

【以下回答由 GPT 生成】

问题分析： 这个错误可能是因为hiddenlayer库版本太低，不支持当前torch版本的原因。需要更新hiddenlayer库来解决该问题。

解决方案： 1. 首先，你需要确保hiddenlayer库是最新版本。可以使用以下命令来安装或更新hiddenlayer库：

pip install hiddenlayer==0.3.2

1. 如果安装或更新hiddenlayer库后仍然出现错误，请尝试使用以下代码来解决问题：

import torch
import torchvision
import hiddenlayer as hl

model = torchvision.models.alexnet()
x = torch.randn([1, 3, 224, 224])

# 使用命令hl.build_graph_with_model来构建图表
graph = hl.build_graph_with_model(model, torch.Tensor(x))

# 保存图表为png文件
graph.save("./model.png")

print(model)

这些步骤应该能够解决你遇到的问题。如果还存在其他问题，可能需要考虑查看hiddenlayer库的官方文档或寻求其他专家的帮助。