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

这个错误通常是因为你在代码中将一个函数对象（function object）当作属性来使用了。在Python中，函数对象不会有`eval`这个属性。

请检查你的代码，确保你是在正确的对象上调用了`eval`方法。可能是你误将一个函数当作了一个类的方法或实例的属性来使用。如果你能提供更多的代码，我可以帮助你更具体地解决这个问题。

相关问题

model.eval() AttributeError: 'function' object has no attribute 'eval'

### 解决 Python 函数对象无 `eval` 属性的 AttributeError 错误

当遇到 `AttributeError: 'function' object has no attribute 'eval'` 的错误时，这通常意味着尝试访问或调用了一个不存在于函数对象上的方法。Python 中的内置函数和自定义函数并不具备名为 `eval` 的属性。

如果意图是在字符串表达式求值上下文中使用 `eval()` 函数，则应当直接调用它而不是作为其他函数的方法来调用：

expression = "2 + 3"
result = eval(expression)  # 正确的方式
print(result)

对于更复杂的情况，比如试图实现类似于某些编程语言中的解析器功能，在 Python 中可以考虑如下几种替代方案之一：

#### 使用 Lambda 表达式与内联计算

Lambda 可用于创建小型匿名函数，并且可以直接返回简单的运算结果：

addition = lambda x, y: x + y
print(addition(2, 3))

#### 利用第三方库 SymPy 进行符号化处理

SymPy 是一个强大的数学库，支持复杂的代数操作以及表达式的评估：

from sympy import symbols, simplify

x, y = symbols('x y')
expr = x ** 2 + y * (x - 1)

simplified_expr = simplify(expr.subs({x: 2, y: 3}))
print(simplified_expr)

#### 定义自己的解释器逻辑

针对特定需求编写专门的解析器可能是最灵活的选择；然而，这也增加了开发成本和技术难度。这里提供一个非常基础的例子说明如何构建简易计算器：

def evaluate_expression(expression_str):
    try:
        result = eval(expression_str)
        return f"The evaluated expression is {result}"
    except Exception as e:
        return str(e)


if __name__ == "__main__":
    user_input = input("Enter an arithmetic expression:")
    print(evaluate_expression(user_input))

上述代码片段展示了不同层次上解决问题的可能性，具体取决于实际应用场景的需求[^1]。

eye_model.eval() AttributeError: 'function' object has no attribute 'eval'

eye_model.eval()是一个函数调用，它用于将模型设置为评估模式。在深度学习中，通常有两种模式：训练模式和评估模式。在训练模式下，模型会进行参数更新和梯度计算等操作；而在评估模式下，模型只进行前向传播，不进行参数更新。eval()函数的作用就是将模型切换到评估模式。

根据你提供的错误信息，AttributeError: 'function' object has no attribute 'eval'，这个错误提示说明你调用了一个函数对象而不是一个模型对象。请确保你的eye_model是一个模型对象，而不是一个函数对象。你可以检查一下eye_model的定义和初始化部分，确保它是一个正确的模型对象。