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

这个错误通常是因为你在使用一个 `OrderedDict` 对象时，调用了 `to` 方法，但是 `OrderedDict` 并没有定义 `to` 方法。可能是你想要使用的是其他对象的方法，或者是你需要自己定义一个 `to` 方法。

如果你能提供更多的上下文信息，我可以更准确地帮助你解决这个问题。

相关问题

model.to(device) AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'to'

这个错误通常是因为你没有正确地加载PyTorch模型。

首先，你需要使用`torch.load()`函数加载PyTorch模型。这个函数会返回一个Python字典，其中包含模型的权重及其它信息。

然后，你需要使用`torch.nn.Module.load_state_dict()`方法将模型的权重加载到你的PyTorch模型中。这个方法会将模型的权重加载到你的PyTorch模型中，并确保模型的结构与你的代码中定义的结构匹配。

最后，你需要使用`torch.device()`函数将你的模型和数据放到正确的设备上（例如CPU或GPU）。

下面是一个加载PyTorch模型的示例代码：

import torch

# 创建一个模型实例
model = MyModel()

# 加载模型权重
state_dict = torch.load('model.pth')

# 将权重加载到模型中
model.load_state_dict(state_dict)

# 将模型放到正确的设备上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 使用模型进行推理
output = model(input_tensor)

请注意，`MyModel`是你在代码中定义的模型类，`model.pth`是你保存的PyTorch模型文件的路径，`input_tensor`是你的输入数据。你需要根据你的实际情况修改这些代码。

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。