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'

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：

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：

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：

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：

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。