output = model(torch.from_numpy(frame)) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable
时间: 2024-05-04 16:22:16 浏览: 10
这个错误通常是因为你试图将一个 `collections.OrderedDict` 对象当作函数来调用。根据错误信息,你的 `model` 变量似乎是一个 `collections.OrderedDict` 对象,而不是一个函数或模型对象。
如果你使用 PyTorch 框架,通常情况下你需要定义一个模型对象,然后将数据送入模型进行计算。你可以尝试按照以下步骤检查和修改 `model` 变量:
1. 检查 `model` 变量是否被正确地定义为一个模型对象。如果它是一个 `collections.OrderedDict` 对象,那么可能是在加载模型时出现了问题,需要重新加载模型。
2. 确保你的输入数据 `frame` 能够正确地传递给模型。通常情况下,你需要将数据转换为 PyTorch 张量,并将其送入模型进行计算,例如:
```
import torch
# 将数据转换为 PyTorch 张量
frame_tensor = torch.from_numpy(frame)
# 将数据送入模型进行计算
output = model(frame_tensor)
```
如果你的输入数据不是一个 NumPy 数组,你需要根据具体情况进行相应的转换操作。
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x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])
这段代码使用了PyTorch中的`torch.from_numpy()`函数,将一个numpy数组转换为PyTorch张量。其中,`xy`是一个二维的numpy数组,第一维表示样本数量,第二维表示每个样本的特征数量。`[:, :-1]`表示取所有样本的除最后一个特征以外的所有特征,返回一个二维的numpy数组。`[:, [-1]]`表示取所有样本的最后一个特征,返回一个二维的numpy数组。
具体来说,假设`xy`的形状是`(N, M)`,其中`N`是样本数量,`M`是每个样本的特征数量。那么,`xy[:, :-1]`的形状是`(N, M-1)`,`xy[:, [-1]]`的形状是`(N, 1)`。
然后,`torch.from_numpy()`函数将这两个numpy数组分别转换为PyTorch张量`x_data`和`y_data`。
x_data = torch.from_numpy(xy[:, :, -1]) y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])
这段代码使用了PyTorch中的`torch.from_numpy()`函数,将一个numpy数组转换为PyTorch张量。其中,`xy`是一个二维的numpy数组,第一维表示样本数量,第二维表示每个样本的特征数量。`[:, :, -1]`表示取所有样本的所有特征的最后一个值,返回一个二维的numpy数组。`[:, [-1]]`表示取所有样本的最后一个值,返回一个二维的numpy数组。
具体来说,假设`xy`的形状是`(N, M)`,其中`N`是样本数量,`M`是每个样本的特征数量。那么,`xy[:, :, -1]`的形状是`(N, 1)`,`xy[:, [-1]]`的形状是`(N, 1)`。
然后,`torch.from_numpy()`函数将这两个numpy数组分别转换为PyTorch张量`x_data`和`y_data`。