model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'
时间: 2023-09-14 21:06:26 浏览: 65
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:
```python
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。
相关问题
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。
AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'怎么解决
这个错误通常是因为代码中使用了一个不存在的方法或属性。在你的情况下,'collections.OrderedDict' 对象没有名为 'eval' 的属性,所以出现了 AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval' 的错误。
要解决这个问题,你需要检查代码中使用了哪些方法和属性,确保它们都是存在的。如果你确定这个方法或属性应该存在,那么可能是因为你的代码中有其他问题导致了该错误。在这种情况下,你需要仔细查看代码并进行逐步调试,找出导致该错误的原因。