pytorch加载模型后提示AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'
时间: 2023-09-26 12:06:02 浏览: 63
这个错误提示意味着你正在尝试对一个 `collections.OrderedDict` 类型的对象调用 `eval` 方法,但是 `eval` 方法并不存在于 `collections.OrderedDict` 类中。
通常情况下,当我们加载 PyTorch 模型时,我们会使用 `torch.load` 函数,这个函数返回一个字典类型的对象,其中包含了模型的参数和其他相关信息。如果你想要对加载后的模型进行评估,你应该对模型本身(而不是 `collections.OrderedDict` 类型的对象)调用 `eval` 方法。
下面是一个加载模型并进行评估的示例代码:
```python
import torch
# 加载模型
model = torch.load('your_model_path.pth')
# 切换到评估模式
model.eval()
# 使用模型进行推理
with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)
```
在上面的代码中,我们首先加载了模型,然后调用 `eval` 方法将模型切换到评估模式。接着,我们使用 `with torch.no_grad()` 来关闭 PyTorch 自动求导功能,并使用模型进行推理。在推理完成后,我们可以根据需要对模型再次调用 `train` 方法将其切换回训练模式。
相关问题
AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'parameters'
这个错误通常是因为你尝试在一个`collections.OrderedDict`对象上调用`parameters`属性,但是该对象并没有这个属性。`parameters`属性通常用于PyTorch中的模型,用于返回模型的可训练参数。如果你想在一个`collections.OrderedDict`对象上使用`parameters`属性,你需要将该对象转换为PyTorch模型对象。以下是一个例子:
```python
import torch.nn as nn
# 假设你有一个collections.OrderedDict对象叫做model_dict
model_dict = collections.OrderedDict()
# 将model_dict转换为PyTorch模型对象
model = nn.Sequential(model_dict)
# 现在你可以在model对象上使用parameters属性了
params = list(model.parameters())
```
AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'named_parameters'
这个错误通常是因为你正在尝试在一个 `collections.OrderedDict` 对象上调用 `named_parameters()` 方法。然而,`named_parameters()` 方法是 PyTorch 模型类的方法,不是 `OrderedDict` 类的方法。
请确保你正在调用 `named_parameters()` 方法的对象是 PyTorch 模型类的一个实例,而不是一个 `OrderedDict` 对象。你可以通过检查对象的类型来确认它是不是 PyTorch 模型类的实例,例如:
```python
import torch.nn as nn
# model 是一个 PyTorch 模型类的实例
model = nn.Linear(10, 1)
# 下面这条语句会打印 True
print(isinstance(model, nn.Module))
# 下面这条语句会抛出 AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'named_parameters'
params = collections.OrderedDict(model.named_parameters())
```
如果你已经确认了对象是 PyTorch 模型类的实例,但仍然遇到这个错误,那么可能是模型类定义有问题或者 PyTorch 版本过低导致的,你可以检查一下 PyTorch 版本是否正确并重新定义模型类。