AttributeError: 'cv2.UMat' object has no attribute 'shape'

'cv2.UMat' object has no attribute 'shape'的错误通常是由于OpenCV版本不兼容导致的。在OpenCV 3及更高版本中，UMat是一种新的矩阵类，它是一种基于OpenCL的加速矩阵计算方式。UMat对象没有shape属性，而是使用get（）方法获取其形状。因此，要解决此错误，您可以尝试以下两种方法：

1.将UMat转换为numpy数组，然后使用shape属性获取其形状。示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
um = cv2.UMat(img)
arr = np.asarray(um.get())
print(arr.shape)

2.使用OpenCV的版本2.x，因为在这个版本中，OpenCV没有UMat类。示例代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
print(img.shape)

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

`AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'shape'` 错误提示说明在一个 OrderedDict 对象上调用了不存在的属性 `shape`。

该错误通常发生在尝试访问一个不存在的属性时，而 `shape` 属性通常与数组或矩阵相关。可能有两种情况导致这个错误：

1. 错误的对象类型：`shape` 属性通常与 NumPy 数组、TensorFlow 张量或其他科学计算库中的数据结构相关。如果你在一个 OrderedDict 对象上尝试访问 `shape` 属性，那可能是因为你错误地将 OrderedDict 当作了一个数组或矩阵处理。

2. 引用错误：如果你确实期望在一个数组或矩阵对象上访问 `shape` 属性，那么可能是因为你使用了错误的变量名或对象引用。请检查你的代码，确保你正在使用正确的对象来访问 `shape` 属性。

请检查你的代码并确认你正在正确地使用对象和属性。如果你能提供更多的代码或上下文信息，我可以更具体地帮助你解决问题。

AttributeError: 'torch.Size' object has no attribute 'shape'

这个错误提示 "AttributeError: 'torch.Size' object has no attribute 'shape'" 表示你在尝试访问PyTorch张量大小（Size）对象的一个名为"shape"的属性，但实际上这个对象并没有这样的属性。`torch.Size`是表示张量形状的数据结构，它通常由元组组成，用来描述张量的各个维度的大小，例如 `(3, 4, 5)` 表示一个3维张量，第一维长度为3，第二维为4，第三维为5。

当你看到这个错误，可能是以下几个原因：
1. **误拼写**：可能是你不小心将 `.shape` 写成了 `.size` 或者 `.Shape` 等，PyTorch中直接使用 `.shape` 来获取张量的大小。
2. **类型检查**：确认你正在尝试访问的对象确实是 `torch.Size` 类型，而不是其他类型的对象。
3. **旧版本更新**：如果你之前使用过 `.shape` 这个属性，但在新的PyTorch版本中已经被弃用，改用了`.size()`。

解决这个问题的方法是检查你的代码，确保你正确地调用了`.shape`（或`.size()`）来获取张量的维度信息。如果需要获取具体的维度值，应该用`tuple`来访问，例如：`(tensor.shape[0], tensor.shape[1])`。