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。

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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()

exported_model = torch.export.export(model.cpu().eval(), (export_data,)) AttributeError: 'dict' object has no attribute 'cpu'

你遇到的错误提示 `AttributeError: 'dict' object has no attribute 'cpu'` 表明你尝试在一个字典类型的对象上调用了 `cpu()` 方法。在PyTorch中，`cpu()` 方法用于将模型中的张量移动到CPU内存中，但它只能用于 `torch.nn.Module` 类型的对象，即模型本身。如果你得到了一个字典而不是模型实例，那么你应该确保你传递给 `torch.export.export()` 函数的是正确类型的对象。

`torch.export.export()` 函数在PyTorch的某些版本中可能并不存在，因为它看起来像是用于导出模型到其他格式的函数，而PyTorch标准库中并没有直接名为 `export` 的模块或函数。通常，模型的导出会用到 `torch.save()` 保存整个模型状态，或者使用 `torch.jit.trace()` 或 `torch.jit.save()` 来导出模型的脚本或追踪模式。

如果你的目的是将模型导出或保存，你可以使用以下方式：

- 使用 `torch.save()` 保存整个模型的状态字典，通常需要配合模型的 `state_dict()` 方法。
- 使用 `torch.jit.trace()` 创建模型的追踪版本，并使用 `torch.jit.save()` 保存。

这里提供一个使用 `torch.save()` 保存模型的例子：

model = model.cpu().eval()  # 将模型移动到CPU并设置为评估模式
torch.save(model.state_dict(), 'model_export.pth')  # 保存模型的state_dict

或者使用 `torch.jit.save()`：

model = model.cpu().eval()  # 将模型移动到CPU并设置为评估模式
scripted_model = torch.jit.script(model)  # 将模型转换为torch.jit.ScriptModule
torch.jit.save(scripted_model, 'model_export.pt')  # 保存模型

请根据你的实际需求选择合适的方法。