我定义的model对象确实是一个collections.OrderedDict，如何改正呢

如果你的 `model` 对象是一个 `collections.OrderedDict` 类型的对象，那么你需要将它转换为一个 PyTorch 模型对象，才能进行预测。

首先，你需要知道保存模型时使用的是哪种方法(如 `torch.save()` 还是 `pickle.dump()` )。如果你使用的是 `torch.save()` 方法，那么加载模型时可以使用 `torch.load()` 方法来加载模型。加载模型后，需要根据你保存模型时所用的类或模型结构来构造模型对象。

这里有一个示例代码，假设你保存的是一个 LeNet5 模型：

import torch
import torch.nn as nn

# 加载模型字典
model_dict = torch.load('model.pt')

# 构造模型对象
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5), 
    nn.ReLU(), 
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2), 
    nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5), 
    nn.ReLU(), 
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2), 
    nn.Flatten(), 
    nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120), 
    nn.ReLU(), 
    nn.Linear(in_features=120, out_features=84), 
    nn.ReLU(), 
    nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
)

# 加载模型参数
model.load_state_dict(model_dict)

# 模型预测
output = model(img_tensor.unsqueeze(0))

在这个示例代码中，我们首先使用 `torch.load()` 方法加载模型字典。然后，我们使用相同的模型结构来构造模型对象。最后，我们使用 `model.load_state_dict()` 方法加载模型参数。现在，你应该能够成功地进行模型预测了。