pytorch eval() missing 1 required positional argument: 'self'

非常抱歉，我之前的回答中有误。在PyTorch中，`eval()`是在模型对象上调用的方法，而不是在加载模型的时候调用的函数。正确的用法是在模型对象上使用`model.eval()`，而不是直接使用`eval()`函数。

以下是正确的代码示例：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('CPCNN_inference.pth')
model.eval()

# 创建输入数据
X1 = torch.randn(1, 1, 30, 384).cuda()

# 进行推理
output = model(X1)

print(output)

在这个修正后的代码中，我们将`eval()`改为了`model.eval()`，确保正确地调用了模型对象上的方法。这样，您应该能够获得正确的推理结果。

非常抱歉给您带来的困扰，希望这次能够解决您的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

相关问题

typeerror: cuda() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误是由于在调用cuda()函数时，缺少了一个必需的参数self导致的。这通常是在使用PyTorch时出现的错误，因为PyTorch使用CUDA来加速计算，而cuda()函数是将模型或张量移动到GPU上的函数。要解决这个问题，需要检查代码中是否正确地传递了self参数，并确保在调用cuda()函数之前，已经正确地初始化了GPU。

TypeError: named_parameters() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 模型时，没有将实例化的模型对象传递给需要访问模型参数的函数。在 PyTorch 中，模型对象是一个类的实例，必须首先实例化才能使用其方法和属性。

例如，在调用 `named_parameters()` 函数时，你需要将实例化的模型对象传递给它，例如：

import torch.nn as nn

model = nn.Linear(10, 1)  # 实例化一个线性模型
params = model.named_parameters()  # 对实例化的模型调用 named_parameters() 函数

请确保你已经正确地实例化了模型，并将其传递给需要访问模型参数的函数。