AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'

这个错误通常出现在调用一个Python字典对象的 eval() 方法时。这个方法是Python内置的函数，用于将字符串解析为Python表达式并执行。但是，由于Python字典对象没有eval()方法，所以会抛出这个错误。

解决方法是检查代码中是否有调用字典对象的eval()方法，如果有则需要修改代码，避免使用eval()方法。如果你需要执行Python表达式，可以使用eval()函数。

如果你确定需要使用字典对象的eval()方法，那么你可以考虑将字典对象转换为字符串，然后再使用eval()方法。例如：

my_dict = {'a': 1, 'b': 2}
my_str = str(my_dict)
result = eval(my_str)

这样就可以避免 AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval' 错误。

相关问题

AttributeError: ‘collections.OrderedDict‘ object has no attribute ‘eval‘

这个错误通常是因为你正在尝试在一个 `collections.OrderedDict` 对象上调用 `eval` 属性，但该对象并没有这个属性。`eval` 是一个用于执行字符串表达式的内置函数，而不是 `OrderedDict` 的方法。

请确保你正在调用 `eval` 的对象是一个函数或字符串，并且已正确引入相关模块。如果你能提供更多的上下文或代码示例，我可以给出更具体的解决方案。

model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'

这个错误通常是因为你试图对一个 `OrderedDict` 对象调用 `eval()` 方法。在 PyTorch 中，通常我们要对一个模型的实例调用 `eval()` 方法，而不是对它的状态字典进行操作。

如果你正在加载一个预训练的模型，那么你需要先创建一个模型的实例，然后再将预训练的状态字典加载到这个实例中。具体来说，可以按照以下步骤进行操作：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 创建一个 GPT-2 模型实例
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

# 创建一个 GPT-2 分词器实例
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 加载预训练的状态字典
state_dict = torch.load("path/to/your/pretrained/model")

# 将状态字典加载到模型实例中
model.load_state_dict(state_dict)

# 切换到评估模式
model.eval()

这样，你就可以将模型实例切换到评估模式，并开始使用该模型进行推理或生成文本等操作了。