pytorch eval() missing 1 required positional argument: 'self'
时间: 2023-08-18 10:55:59 浏览: 206
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:
```python
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: Module.parameters() missing 1 required positional argument: 'self'
这个错误通常出现在使用PyTorch构建神经网络模型时。它的原因是在定义神经网络模型时,没有将类的self参数传递给该函数。
在PyTorch中,当你定义一个神经网络模型时,通常会继承`nn.Module`类,并重写`__init__`和`forward`函数。在重写`__init__`函数时,需要调用`nn.Module`类的`__init__`方法,并初始化神经网络层。
以下是一个例子:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.hidden_layer = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.output_layer = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.hidden_layer(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.output_layer(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个名为MyModel的神经网络模型,并继承了nn.Module类。在__init__函数中,我们调用了nn.Module类的__init__方法,并初始化了两个神经网络层。在forward函数中,我们使用这些层来计算模型的输出。
Module.parameters() missing 1 required positional argument: 'self'
这个错误通常出现在调用PyTorch模型中的parameters()方法时,忘记了在模型实例上调用该方法,即忘记了传入self参数。这个错误可能是由于以下几种情况导致的:
1. 没有正确地继承nn.Module类。在自定义模型时,需要确保你的模型类继承自nn.Module类,并且在构造函数中调用父类的构造函数。
2. 没有正确地初始化模型的权重。在构造函数中必须定义需要优化的参数,并且这些参数必须是nn.Parameter类型。
3. 没有正确地调用模型的forward()方法。在使用模型进行预测时,需要调用模型的forward()方法,而不是直接调用模型实例。
请检查你的代码中是否有以上问题,并确保在调用parameters()方法时传入self参数。
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