net.eval()AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'

这个错误是因为你尝试在一个字典对象上调用 `.eval()` 方法，但是字典对象没有这个方法。`eval()` 方法通常用于将模型设置为评估模式，但是它是针对 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架中的模型的。

如果你想将一个网络模型设置为评估模式，你需要先确保你正在使用的是一个支持 `.eval()` 方法的深度学习框架，然后将你的模型对象传递给它。请检查你正在使用的框架以及你正在操作的对象，并确保语法正确。

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torch.load(yolov5s.pt) AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'

根据提供的引用内容，可以看出在运行torch.load(yolov5s.pt)时出现了错误，错误信息为'AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval''。这是因为在加载模型时，返回的是一个字典对象，而不是模型本身。因此，需要从字典中提取模型并将其加载到内存中。

以下是解决该问题的代码示例：

import torch

# 加载模型
model_dict = torch.load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 从字典中提取模型
model = model_dict['model']

# 将模型加载到内存中
model.eval()

在上述代码中，首先使用torch.load()函数加载模型，然后从返回的字典对象中提取模型，并将其加载到内存中。最后，使用model.eval()函数将模型设置为评估模式。

torch.load() AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'

根据提供的引用内容，可以看出出现这个错误的原因是在调用`load_state_dict()`函数后，将返回的`_IncompatibleKeys`对象赋值给了模型，导致模型失去了原有的属性和方法。因此，正确的做法是直接在模型上调用`load_state_dict()`函数，而不是将其返回的对象赋值给模型。

以下是修改后的代码示例：

# 保存的权重文件
resNet50 = resnet.resnet50()
resNet50.load_state_dict(torch.load(resNet_path)['state_dict'])
resNet50.eval()