AttributeError：“collections.OrderedDict”对象没有属性“eval”

Posted 2023-03-12

【中文标题】AttributeError：“collections.OrderedDict”对象没有属性“eval”

【英文标题】：AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'

【发布时间】：2018-10-01 03:48:00

【问题描述】：

我有一个看起来像这样的模型文件

OrderedDict([('inp.conv1.conv.weight', 
          (0 ,0 ,0 ,.,.) = 
           -1.5073e-01  6.4760e-02  1.9156e-01
            1.2175e-01  3.5886e-02  1.3992e-01
           -1.5903e-01  8.2055e-02  1.7820e-01
          
          (0 ,0 ,1 ,.,.) = 
            1.0604e-01 -1.3653e-01  1.4803e-01
            6.0276e-02 -1.4674e-02  2.3059e-06
           -6.2192e-02 -5.1061e-03 -7.4145e-03
          
          (0 ,0 ,2 ,.,.) = 
           -5.5632e-02  3.5326e-02  6.5108e-02
            1.1411e-01 -4.4160e-02  8.2610e-02
            8.9979e-02 -3.5454e-02  4.2549e-02
          
          (1 ,0 ,0 ,.,.) = 
            4.8523e-02 -4.3961e-02  5.3614e-02
           -1.2644e-01  1.2777e-01  8.9547e-02
            3.8392e-02  2.7016e-02 -1.4552e-01
          
          (1 ,0 ,1 ,.,.) = 
            9.5537e-02  2.8748e-02  3.9772e-02
           -6.2410e-02  1.1264e-01  7.8663e-02
           -2.6374e-02  1.4401e-01 -1.7109e-01
          
          (1 ,0 ,2 ,.,.) = 
            5.1791e-02 -1.6388e-01 -1.7605e-01
            3.5028e-02  7.7164e-02 -1.4499e-01
           -2.9189e-02  2.7064e-03 -2.3228e-02
          
          (2 ,0 ,0 ,.,.) = 
           -7.4446e-03 -9.7202e-02 -1.4704e-01
           -1.0019e-02  8.1780e-02 -5.3530e-02
           -1.8412e-01  1.5988e-01 -1.3450e-01
          
          (2 ,0 ,1 ,.,.) = 
           -1.1075e-01 -5.2478e-02  6.0658e-02
            1.6739e-01 -2.9360e-02  1.2621e-01
            2.0686e-02  1.1468e-01  1.2282e-01

我想对此模型进行推理，但是当我执行 model.eval() 时，我得到了，

AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval

【参考方案1】：

它不是模型文件，而是状态文件。在模型文件中，存储了完整的模型，而在状态文件中只存储了参数。 因此，您的 OrderedDict 只是您模型的值。您将需要创建模型，然后需要将这些值加载到您的模型中。所以，这个过程的形式是

import torch
import torch.nn as nn

class TempModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 5, (3, 3))
    def forward(self, inp):
        return self.conv1(inp)

model = TempModel()
model.load_state_dict(torch.load(file_path))
model.eval()

您需要正确定义模型。上面示例中给出的只是一个假人。如果您自己构建模型，您可能需要更新已保存的 dict 文件的键，如 here 所述。最好的做法是按照与保存 state_dict 时完全相同的方式定义模型，然后直接执行 model.load_state_dict 即可。

【讨论】：

有没有办法保存模型，使用时不需要重新定义？

你可以看看这个帖子-***.com/questions/42703500/…

【参考方案2】：

简单使用：

torch.save(model_conv,'cnn.pt')
the_model = torch.load('cnn.pt')

【讨论】：

作者得到了OrderedDict结构。如果存储了整个模型，而不仅仅是参数，并且想要加载它，这种方法是正确的。