AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval'

这个错误通常是由于版本不匹配或导入的模块不存在而导致的。在这种情况下，可能是因为你使用的是较旧版本的 PyTorch 和 torchvision 库，而 eval() 方法是在较新的版本中添加的。你可以尝试更新 PyTorch 和 torchvision 库，或者使用以下代码来检查你的 torchvision 版本：

import torchvision
print(torchvision.__version__)

如果版本过低，你可以使用以下命令来升级：

pip install torchvision --upgrade

如果问题仍然存在，你可以尝试检查你的代码中是否存在拼写错误或其他语法错误，或者确认你是否正确导入了相应的模块。

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Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 21, in <module> models.eval() AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval'

这个错误提示告诉我们 `torchvision.models` 模块没有名为 `eval` 的属性，因此无法调用该方法。

根据错误提示，你可能是使用了如下代码来调用 `eval` 方法：

import torchvision.models as models

models.eval()

这段代码中，你导入了 `torchvision.models` 模块，并尝试在该模块上调用 `eval` 方法，但是该模块并没有这个方法。

实际上，`torchvision.models` 模块中并没有一个默认的模型对象，因此也没有 `eval` 方法可供调用。如果你想使用某个预训练模型，你需要先实例化一个模型对象，然后调用该对象的 `eval` 方法。

例如，如果你想使用 ResNet-18 模型，可以使用如下代码实例化一个 ResNet-18 模型对象：

import torchvision.models as models

model = models.resnet18()

然后，你可以调用该对象的 `eval` 方法，并将数据输入到模型中进行推理：

model.eval()

output = model(input)

注意，这里的 `input` 应该是一个 `Tensor` 类型的对象，表示输入到模型中进行推理的数据。另外，如果你希望使用预训练的模型，可以在实例化模型对象时传入 `pretrained=True` 参数，例如：

import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)

这将使用在 ImageNet 数据集上预训练的 ResNet-18 模型。

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 44, in <module> models.eval() AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval' 进程已结束,退出代码1

这个错误提示是在PyTorch中出现的，表示在你的代码中使用了一个不存在的模块或者模块中不存在的方法。具体来说，这个错误是因为你尝试使用了 torchvison.models.eval() 这个方法，但是 torchvision.models 模块中并不存在 eval() 方法。

通常情况下，PyTorch中的模型都是通过继承 nn.Module 类来创建的，而该类中已经实现了 eval() 方法。因此，如果你想要调用 eval() 方法，只需要在你的模型类中调用即可，而不是在 torchvision.models 模块中调用。

如果你确认你的代码中并没有调用 torchvision.models.eval() 方法而仍然出现该错误，那么可能是因为你的 PyTorch 版本过低，建议升级 PyTorch 版本到最新的稳定版本。