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

TypeError: 'Counter' object is not callable

TypeError: 'Counter' object is not callable是一个常见的错误，通常是由于在代码中使用了类似于函数调用的语法来调用一个不可调用的对象所导致的。这个错误通常发生在使用Python标准库中的某些对象时，比如collections模块中的Counter对象。

以下是一些可能导致这个错误的示例代码：

from collections import Counter

# 错误示例1：使用括号调用Counter对象
c = Counter([1, 2, 3])
d = c([4, 5, 6])  # TypeError: 'Counter' object is not callable

# 错误示例2：使用点号调用Counter对象
c = Counter([1, 2, 3])
d = c.update([4, 5, 6])  # TypeError: 'NoneType' object is not callable

要解决这个错误，需要检查代码中是否存在类似于上述示例的错误用法，并将其改正为正确的用法。在上述示例中，应该使用Counter对象的方法来更新计数器，而不是将其作为函数调用。

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。