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

根据引用[1]和引用[2]的内容，出现AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'to'的错误是因为在加载权重文件时使用了错误的赋值方式。正确的做法是直接在模型上调用load_state_dict函数加载权重文件，而不是使用赋值等于号。所以代码应该修改为：

resNet50 = resnet.resnet50()
resNet50.load_state_dict(torch.load(resNet_path)['state_dict'])
resNet50.eval()

这样就可以避免出现AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'to'的错误了。

相关问题

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。

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

AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'parameters' 是一个错误提示，意味着在某个对象上尝试访问 'parameters' 属性时发生了错误。这个错误通常发生在尝试访问一个没有 'parameters' 属性的对象上。

可能的原因是你正在尝试访问一个不支持参数的对象，或者你可能在使用一个不正确的对象类型。请确保你正在操作正确的对象，并且该对象具有 'parameters' 属性。

如果你能提供更多的上下文或代码示例，我可以给出更具体的解答。