TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

这个错误通常是由于将一个字典（dict）类型的对象作为函数来调用，而字典类型的对象并不是可调用的。如果你想要访问字典中的某个元素，应该使用字典的索引操作符 []，而不是使用函数调用操作符 ()。

例如，如果你有一个有序字典对象（OrderedDict），你应该这样来访问其中的某个元素：

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()
od['a'] = 1
od['b'] = 2

# 访问 'a' 元素的值
a_val = od['a']
print(a_val)

如果你仍然遇到类似的错误，请检查你的代码，看看是否有其它的函数调用操作符 () 误用了。

相关问题

output = model(frame_tensor) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

这个错误通常是因为你试图将一个 `OrderedDict` 对象当作函数进行调用。通常情况下，这个错误会在使用 PyTorch 模型时出现。

请确保你已经正确地初始化了模型，并且使用了正确的语法来调用模型。如果你仍然遇到问题，请检查输入张量和模型的输出张量的形状是否匹配。此外，你还可以尝试将模型转换为适当的设备（如 CPU 或 GPU）以确保模型和张量都在同一设备上。

output = model(torch.from_numpy(frame)) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

这个错误通常是因为你试图将一个 `collections.OrderedDict` 对象当作函数来调用。根据错误信息，你的 `model` 变量似乎是一个 `collections.OrderedDict` 对象，而不是一个函数或模型对象。

如果你使用 PyTorch 框架，通常情况下你需要定义一个模型对象，然后将数据送入模型进行计算。你可以尝试按照以下步骤检查和修改 `model` 变量：

1. 检查 `model` 变量是否被正确地定义为一个模型对象。如果它是一个 `collections.OrderedDict` 对象，那么可能是在加载模型时出现了问题，需要重新加载模型。

2. 确保你的输入数据 `frame` 能够正确地传递给模型。通常情况下，你需要将数据转换为 PyTorch 张量，并将其送入模型进行计算，例如：

   import torch
   
   # 将数据转换为 PyTorch 张量
   frame_tensor = torch.from_numpy(frame)
   
   # 将数据送入模型进行计算
   output = model(frame_tensor)

如果你的输入数据不是一个 NumPy 数组，你需要根据具体情况进行相应的转换操作。