pytorch显示no modle

Sorry, as an AI language model, I cannot see or interact with the interface. Can you please provide more context or information about the issue you are facing with PyTorch?

相关问题

pytorch 显示acc

在PyTorch中，可以通过以下步骤来显示准确率（accuracy）：

1. 准备数据集：首先，我们需要准备好包含标签的数据集，例如训练集或测试集。数据集应该包括输入数据和对应的标签。

2. 定义模型：接下来，我们需要定义模型。可以使用PyTorch提供的各种预定义模型，也可以从头开始构建自己的模型。模型的结构应该与我们的任务相适应。

3. 加载模型参数：如果我们已经训练好了模型，并保存了模型参数，我们可以使用`torch.load()`函数加载参数。如果没有训练好的模型，可以跳过这一步。

4. 设置评估模式：在进行准确率评估之前，我们需要将模型设置为评估模式，这可以通过`model.eval()`实现。评估模式通常会关闭一些不需要的操作，例如随机失活（dropout）。

5. 迭代数据集并计算准确率：在评估模式下，我们可以使用以下代码迭代数据集，并计算准确率：

with torch.no_grad():  # 在评估时，关闭梯度计算
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in dataloader:  # 迭代数据集
        outputs = model(images)  # 前向传播
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果
        total += labels.size(0)  # 记录总样本数
        correct += (predicted == labels).sum().item()  # 累加正确预测的样本数

accuracy = correct / total  # 计算准确率
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

在代码中，`dataloader`是一个用于迭代数据集的数据加载器，`model`是我们定义的模型。

通过上述步骤，我们能够计算并显示PyTorch模型的准确率。

module 'pytorch.model' has no attribute 'to'

这个错误通常是因为你正在尝试将一个模型转换到一个不存在的设备上。请确保你正在使用正确的设备名称，并且设备名称没有拼写错误。你可以使用以下代码将模型转换到正确的设备上：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

其中，"cuda:0"表示使用第一个GPU设备，如果没有GPU设备，则使用CPU设备。如果你想使用其他GPU设备，可以将数字0替换为相应的GPU编号。