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

这个错误通常是因为您正在尝试在一个OrderedDict对象上调用一个名为"eval"的方法，但是这个方法在OrderedDict对象中并不存在。

可能的原因包括：

1. 您的代码中有一个拼写错误，导致您试图在错误的对象上调用"eval"方法。
2. 您的代码中使用了一个不完整的库或模块，导致缺少一个包含"eval"方法的类或函数。
3. 您的代码中使用了一个过时的库或模块，该库中的"eval"方法已被移除。

为了解决这个问题，您可以尝试：

1. 仔细检查您的代码，并确保您正在正确地调用"eval"方法。
2. 确保您的代码中包含了一个包含"eval"方法的类或函数，并且该类或函数已正确导入。
3. 更新您的库或模块，以确保包含的"eval"方法是最新的，并且在您的代码中正确使用。

如果您无法解决问题，请提供更多的上下文和代码示例，以便我能够更好地帮助您。

相关问题

AttributeError: ‘collections.OrderedDict‘ object has no attribute ‘eval‘

这个错误通常是因为你正在尝试在一个 `collections.OrderedDict` 对象上调用 `eval` 属性，但该对象并没有这个属性。`eval` 是一个用于执行字符串表达式的内置函数，而不是 `OrderedDict` 的方法。

请确保你正在调用 `eval` 的对象是一个函数或字符串，并且已正确引入相关模块。如果你能提供更多的上下文或代码示例，我可以给出更具体的解决方案。

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

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：

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。