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

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的模型时，将一个 `collections.OrderedDict` 对象传递给了 `state_dict()` 方法。`state_dict()` 方法是用来获取模型参数的，所以它只能被 PyTorch 的模型对象调用。

你可能需要检查你的代码，确保你正在处理正确的对象。如果你确认你正在处理正确的对象，那么可能是因为你在创建模型时出了问题，需要检查模型的定义是否正确。

相关问题

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

这个错误出现的原因是因为'collections.OrderedDict'对象没有'load_state_dict'属性。根据引用和引用提到的信息，这个错误通常是由于在加载模型参数时没有使用正确的方法所导致的。在代码中，应该使用torch.load()方法来加载模型参数，并且使用model.load_state_dict()方法将参数加载到模型中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [解决AttributeError: ‘collections.OrderedDict‘ object has no attribute ‘eval](https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/124956472)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [AttributeError: ‘collections.OrderedDict‘ object has no attribute ‘eval](https://blog.csdn.net/weixin_39417324/article/details/122700769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

报错AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'state_dict'该怎么解决

这个错误通常出现在 PyTorch 中，它表示您尝试对一个 `collections.OrderedDict` 对象调用 `state_dict()` 方法，但是该方法不存在于 `collections.OrderedDict` 类中。

`state_dict()` 方法通常是用于保存和加载 PyTorch 模型的权重的，因此您可能是在尝试保存或加载模型权重时遇到了这个错误。

如果您想保存模型权重，您需要调用模型的 `state_dict()` 方法，而不是 `collections.OrderedDict` 的方法。如果您想加载模型权重，请确保您加载的是一个正确的 PyTorch 模型，而不是一个 `collections.OrderedDict` 对象。

以下是一个保存和加载 PyTorch 模型的示例：

import torch

# 定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.layer = torch.nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 保存模型权重
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

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

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的 PyTorch 模型 `MyModel`，然后创建了一个模型实例 `model`。接着，我们调用了 `model.state_dict()` 方法来获取模型的权重，并使用 `torch.save()` 方法将权重保存到文件中。最后，我们使用 `torch.load()` 方法加载保存的权重，并使用 `model.load_state_dict()` 方法将权重加载到模型中。