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

这个错误的原因是因为你的`collections.OrderedDict`对象没有`to`属性。通常这个错误出现是因为你在使用PyTorch时，错误地使用了`collections.OrderedDict`对象而非Tensor对象。`to`属性是用来将Tensor对象移动到指定的设备上的方法。

要解决这个问题，你需要确保你在使用`to`方法时是针对Tensor对象而非其他对象。如果你想将模型移动到GPU上，你应该使用`model.to(device)`，其中`model`是你的模型对象，`device`是你想要移动到的设备，如`torch.device('cuda')`。

如果你已经确定你正在使用Tensor对象而不是`collections.OrderedDict`对象，那么可能是你在使用`to`方法时出现了拼写错误。请检查你的代码并确保正确拼写了`to`方法。

相关问题

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

这个错误通常是因为你没有正确地加载PyTorch模型。

首先，你需要使用`torch.load()`函数加载PyTorch模型。这个函数会返回一个Python字典，其中包含模型的权重及其它信息。

然后，你需要使用`torch.nn.Module.load_state_dict()`方法将模型的权重加载到你的PyTorch模型中。这个方法会将模型的权重加载到你的PyTorch模型中，并确保模型的结构与你的代码中定义的结构匹配。

最后，你需要使用`torch.device()`函数将你的模型和数据放到正确的设备上（例如CPU或GPU）。

下面是一个加载PyTorch模型的示例代码：

import torch

# 创建一个模型实例
model = MyModel()

# 加载模型权重
state_dict = torch.load('model.pth')

# 将权重加载到模型中
model.load_state_dict(state_dict)

# 将模型放到正确的设备上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 使用模型进行推理
output = model(input_tensor)

请注意，`MyModel`是你在代码中定义的模型类，`model.pth`是你保存的PyTorch模型文件的路径，`input_tensor`是你的输入数据。你需要根据你的实际情况修改这些代码。

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

这个错误的原因是你的代码中的'collections.OrderedDict'对象没有'dim'属性。根据引用[1]，这个错误可能是因为你将Python 2.x的代码迁移到Python 3.x时出现的。在Python 3.x中，'collections.OrderedDict'对象没有'iteritems'属性，而是使用'items'属性。所以，你需要将代码中的'iteritems'改为'items'。另外，根据引用[2]和引用[3]，这个错误也可能是因为你在保存或加载模型时出现了问题。你需要确保你正确地保存和加载模型参数。例如，使用torch.save()保存模型参数时，你需要使用torch.load_state_dict()来加载模型参数。请检查你的代码并进行相应的修改。