model = torch.load('CPCNN_inference.pth') model.eval() 结果是eval报错说 missing 1 required positional argument: 'self'

非常抱歉给您带来困扰。根据您的描述，这个错误可能是由于您加载的模型不是一个PyTorch模型对象，而是一个函数或其他类型的对象。

请确保'CPCNN_inference.pth'文件是正确的PyTorch模型文件，并且可以成功加载。您可以使用`torch.load`函数加载模型，并将结果赋值给一个模型对象。

以下是一个示例代码，展示了正确加载PyTorch模型并调用`eval()`方法的过程：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('CPCNN_inference.pth')

# 创建输入数据
X1 = torch.randn(1, 1, 30, 384).cuda()

# 进行推理
output = model(X1)

print(output)

如果您确认'CPCNN_inference.pth'是一个合法的PyTorch模型文件，但仍然遇到问题，请检查模型文件是否完整或可能损坏。您可以尝试重新下载或重新训练模型文件，并确保正确加载。

如果问题仍然存在，请提供更多关于模型文件和代码使用情况的信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

model = torch.load('CPCNN_inference.pth') X1 = torch.randn(1,1,30,384).cuda() output = model(X1)后output结果是模型的结构而不是推理结果

您好！根据您提供的代码，您加载了一个模型并对输入数据进行了推理。然而，您可能发现输出的结果是模型的结构而不是推理结果。这可能是由于加载的模型不是处于推理模式，而是处于训练模式。

为了获取推理结果，您需要确保在加载完模型后，要调用`model.eval()`方法将模型设置为推理模式。这样可以确保模型在进行推理时使用正确的权重和操作。

您可以尝试以下代码：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('CPCNN_inference.pth')
model.eval()

# 创建输入数据
X1 = torch.randn(1, 1, 30, 384).cuda()

# 进行推理
output = model(X1)

print(output)

通过将模型设置为推理模式，您应该能够获得正确的推理结果。希望能对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

下面这两条语句运行报错了，model = torch.load('checkpoint/.pth') model = model.eval().to(device)RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

这个错误是因为你的代码正在尝试将一个在GPU上训练的模型加载到CPU上。解决方法是使用`map_location`参数将模型加载到CPU上。

你可以尝试以下代码：

device = torch.device('cpu')
model = torch.load('checkpoint/.pth', map_location=device)
model = model.eval().to(device)

这样就可以将模型加载到CPU上并继续推理。