Traceback (most recent call last): File "D:/HBISHE/04/105/SRGAN/test3match.py", line 58, in <module> weight = torch.tensor(weight).permute(1, 0, 2, 3).contiguous() RuntimeError: Could not infer dtype of collections.OrderedDict

这个错误信息显示无法推断collections.OrderedDict的dtype（数据类型）。这通常是由于将一个不支持的数据类型传递给了torch.tensor()。请确保weight变量的数据类型是支持的，如float64、float32、float16、int64、int32、int16、int8、uint8和bool等数据类型。如果权重变量是一个collections.OrderedDict，你可以尝试使用torch.load()函数读取权重，然后将其转换为支持的数据类型，例如：

weights = torch.load('weights.pth')
weight = []
for name, param in weights.items():
    weight.append(param.numpy())
weight = np.array(weight)
weight = torch.from_numpy(weight).permute(1, 0, 2, 3).contiguous()

这将读取名为'weights.pth'的权重文件，将其转换为numpy数组，然后将其转换为支持的数据类型，以便进行后续操作。