net.eval()AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'
时间: 2023-07-14 11:01:17 浏览: 77
这个错误是因为你尝试在一个字典对象上调用 `eval()` 方法。`eval()` 方法是用于将模型设置为评估模式的,但是它需要在一个网络模型上调用,而不是字典对象。
请确保你已经正确地将模型加载到网络对象中,然后再调用 `eval()` 方法。你可以查看代码中是否正确地定义和加载了网络模型。如果你能提供更多的代码细节,我可以帮助你更好地解决这个问题。
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model.eval()报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'
<think>好的,我现在遇到了一个PyTorch的报错问题,错误信息是AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'。我需要仔细分析这个问题,找出原因并解决它。首先,我应该回忆一下PyTorch中model.eval()的作用以及什么时候会调用它。
根据之前学过的知识,model.eval()是用来将模型设置为评估模式的,这会影响到如Dropout和BatchNorm这样的层。例如,Dropout在训练模式下会随机失活神经元,但在评估模式下会保持所有神经元激活。而用户提到的错误是说一个'dict'对象没有'eval'属性,这说明他们可能在某个应该为模型实例的对象上调用了eval(),但实际上该对象是一个字典。
接下来,我需要考虑用户可能在哪些情况下将模型实例变成了字典。常见的情况可能是在加载模型权重的时候。例如,用户可能使用了load_state_dict方法,这个方法返回的是一个包含缺失键和意外键的对象,而不是模型本身。根据引用[4],当用户错误地使用赋值操作符将load_state_dict的结果赋给模型变量时,会导致模型变量变成一个_IncompatibleKeys对象,进而调用eval()时出错。同样的情况可能也适用于加载的权重本身是一个字典,而没有正确加载到模型实例中。
让我再仔细看一下引用[4]的内容。用户保存的权重文件可能以字典形式存储,比如使用了torch.save(model.state_dict(), path),所以在加载时需要用model.load_state_dict(torch.load(path))。如果用户在加载权重时错误地处理了返回值,比如像resNet50 = resNet50.load_state_dict(...),这会导致resNet50变量被赋值为load_state_dict的返回结果,而load_state_dict返回的是一个包含状态信息的对象(可能是一个字典或_IncompatibleKeys),而不是模型实例。因此,当用户之后调用resNet50.eval()时,就会出现'dict'对象没有'eval'属性的错误。
此外,引用[2]提到model.eval()的作用是改变BatchNorm和Dropout层的行为,而torch.no_grad()则是用来关闭梯度计算的。这说明用户确实需要在模型实例上调用eval(),而不是其他对象。
解决方法应该是确保在加载权重后,模型变量仍然指向模型实例,而不是load_state_dict的返回结果。正确的做法是不将load_state_dict的结果赋值给模型变量,而是直接调用该方法,因为它会就地更新模型的参数,而返回的是可能包含缺失或意外键的对象,但模型本身仍然是原来的实例。例如:
正确代码应该是:
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
model.eval()
而错误的代码可能是:
model = MyModel().load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))
model.eval() # 这里model其实是load_state_dict的返回结果,可能是一个字典或_IncompatibleKeys对象
所以,用户需要检查他们的代码,确保在加载权重时没有错误地重新赋值模型变量。此外,还要检查加载的权重文件是否正确,是否包含了模型的全部参数,并且结构是否与当前模型匹配,以避免加载过程中出现键不匹配的问题,如引用[4]中提到的。
另外,引用[3]提到了__setattr__方法在设置属性时的行为,这可能涉及到模型参数的正确加载。如果在加载权重时模型的结构与保存时的结构不一致,可能会导致部分参数无法正确加载,从而出现其他错误,但当前的问题更可能是因为模型变量被错误地赋值为了字典。
总结来说,用户需要检查他们的加载权重的代码,确保没有将load_state_dict的结果赋值给模型变量,而是保持模型变量指向模型实例,然后在该实例上调用eval()方法。</think>要解决PyTorch中`model.eval()`报错`AttributeError: 'dict' object has no attribute 'eval'`的问题,需检查模型加载权重的代码逻辑。以下是具体步骤:
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### **原因分析**
1. **错误赋值操作**:调用`model.load_state_dict()`时,误将其返回值(包含加载状态的字典或`_IncompatibleKeys`对象)赋给模型变量,导致模型变量变为字典类型而非模型实例[^4]。
2. **模型实例被覆盖**:例如`model = model.load_state_dict(...)`,此时`model`不再是模型实例,而是`load_state_dict`的返回结果(字典或错误对象),从而无法调用`eval()`。
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### **解决方案**
#### 步骤1:正确加载权重文件
**错误代码**:
```python
model = MyModel()
# 错误:将load_state_dict()的返回值赋给model变量
model = model.load_state_dict(torch.load('weights.pth'))
model.eval() # 此时model是字典,导致报错
```
**正确代码**:
```python
model = MyModel()
# 正确:直接调用load_state_dict(),不覆盖model变量
model.load_state_dict(torch.load('weights.pth'))
model.eval() # model仍为模型实例,正常调用eval()
```
#### 步骤2:检查权重文件内容
确保加载的权重文件是`state_dict`格式,而非完整模型。若保存时使用`torch.save(model.state_dict(), path)`,则加载时需匹配:
```python
# 保存权重
torch.save(model.state_dict(), 'weights.pth')
# 加载权重
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('weights.pth'))
```
若权重文件包含其他键(如优化器参数),需提取`state_dict`:
```python
checkpoint = torch.load('full_checkpoint.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
```
#### 步骤3:验证模型结构一致性
若加载时出现键不匹配错误(如`Missing keys`或`Unexpected keys`),需确保模型定义与权重文件的结构一致。可通过打印`state_dict`的键进行比对:
```python
print("Model keys:", model.state_dict().keys())
print("Loaded keys:", torch.load('weights.pth').keys())
```
---
### **关键点总结**
1. `model.load_state_dict()`是**就地修改模型参数**的方法,返回值并非模型实例。
2. `model.eval()`必须在模型实例上调用,用于切换评估模式(关闭Dropout/BatchNorm训练行为)[^2]。
3. 若需禁用梯度计算,应额外使用`torch.no_grad()`。
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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:
```python
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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