AttributeError: 'TRT_engine' object has no attribute 'eval'

这个错误通常是由于使用了TensorRT引擎对象的错误方法导致的。在TensorRT中，没有名为“eval”的方法。正确的方法是使用“execute”方法来运行引擎。请确保您的代码中使用了正确的方法名。以下是一个示例代码片段，展示了如何正确地使用TensorRT引擎对象来执行推理：

# 创建TensorRT引擎
engine = trt_engine_builder.build_cuda_engine(network)

# 创建执行上下文
context = engine.create_execution_context()

# 准备输入数据
input_data = ...

# 分配输出内存
output_data = np.empty(...)

# 执行推理
context.execute(batch_size=1, bindings=[int(input_data), int(output_data)])

# 处理输出数据
...

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AttributeError: Plot_KF object has no attribute plotTraj_CA

AttributeError: Plot_KF object has no attribute plotTraj_CA的错误通常是因为在Plot_KF类中没有定义名为plotTraj_CA的属性或方法。可能的原因是代码中拼写错误或者忘记定义该属性或方法。解决此问题的方法是检查代码中是否正确定义了plotTraj_CA属性或方法，并确保拼写正确。如果代码正确，但仍然出现此错误，则可能需要检查代码中是否存在其他问题。

AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'eval'

`AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'eval'` 这种错误通常是由于你试图对一个特定的对象（在这个例子中是`_IncompatibleKeys`对象），调用了一个不存在的属性或方法`eval`。`eval`通常用于字符串表达式的求值，但在PyTorch的某些上下文中，如模型状态检查时，可能会抛出这样的错误，特别是在更新或加载模型权重时遇到了不兼容的键。

当你看到这种错误，可能是以下几个原因之一：
- 你在尝试运行`model.state_dict().eval()`，但实际上模型已经被设置成了训练模式（`.train()`）。在这种情况下，你应该先将模型切换回评估模式（`.eval()`）。
- 你正在尝试合并两个状态字典，其中有一些键在新的版本中不再存在或者被更改了，而`_IncompatibleKeys`是PyTorch用来表示这种不匹配的类。
- 在迁移学习中，你可能尝试加载的预训练模型部分与当前模型结构不匹配，这可能导致`eval`属性不可用。

要解决这个问题，你可以按以下顺序检查：
1. 检查模型是否处于训练模式，并确保调用`model.eval()`。
2. 如果是在合并状态字典，确保它们的键对应并且可以正确地更新。
3. 调整预训练模型的加载方式，特别是注意是否所有需要的层都被正确地加载了。