Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 22, in <module> models.eval() AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval'
时间: 2024-03-25 15:40:33 浏览: 58
这个错误提示告诉我们 `torchvision.models` 模块没有名为 `eval` 的属性,因此无法调用该方法。
根据错误提示,你可能是使用了如下代码来调用 `eval` 方法:
```python
import torchvision.models as models
models.eval()
```
这段代码中,你导入了 `torchvision.models` 模块,并尝试在该模块上调用 `eval` 方法,但是该模块并没有这个方法。
实际上,`torchvision.models` 模块中并没有一个默认的模型对象,因此也没有 `eval` 方法可供调用。如果你想使用某个预训练模型,你需要先实例化一个模型对象,然后调用该对象的 `eval` 方法。
例如,如果你想使用 ResNet-18 模型,可以使用如下代码实例化一个 ResNet-18 模型对象:
```python
import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
```
然后,你可以调用该对象的 `eval` 方法,并将数据输入到模型中进行推理:
```python
model.eval()
output = model(input)
```
注意,这里的 `input` 应该是一个 `Tensor` 类型的对象,表示输入到模型中进行推理的数据。另外,如果你希望使用预训练的模型,可以在实例化模型对象时传入 `pretrained=True` 参数,例如:
```python
import torchvision.models as models
model = models.resnet18(pretrained=True)
```
这将使用在 ImageNet 数据集上预训练的 ResNet-18 模型。