model.to(device) AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'to'

这个错误通常是因为你没有正确地加载PyTorch模型。

首先，你需要使用`torch.load()`函数加载PyTorch模型。这个函数会返回一个Python字典，其中包含模型的权重及其它信息。

然后，你需要使用`torch.nn.Module.load_state_dict()`方法将模型的权重加载到你的PyTorch模型中。这个方法会将模型的权重加载到你的PyTorch模型中，并确保模型的结构与你的代码中定义的结构匹配。

最后，你需要使用`torch.device()`函数将你的模型和数据放到正确的设备上（例如CPU或GPU）。

下面是一个加载PyTorch模型的示例代码：

import torch

# 创建一个模型实例
model = MyModel()

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

# 将权重加载到模型中
model.load_state_dict(state_dict)

# 将模型放到正确的设备上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 使用模型进行推理
output = model(input_tensor)

请注意，`MyModel`是你在代码中定义的模型类，`model.pth`是你保存的PyTorch模型文件的路径，`input_tensor`是你的输入数据。你需要根据你的实际情况修改这些代码。