AttributeError: 'DataLoader' object has no attribute 'eval'

回答: 这个错误是因为你在代码中使用了一个没有state_dict属性的DataLoader对象。通常情况下，state_dict属性是用于保存和加载模型参数的。根据引用\[3\]中的错误代码，你可能是在尝试加载模型参数时出现了问题。正确的做法是使用model.load_state_dict()方法来加载模型参数，而不是将其赋值给model。你可以尝试修改代码，将model.load_state_dict(best_model_wts)改为model.load_state_dict(best_model_wts.state_dict())。这样应该可以解决这个错误。 #### 引用[.reference_title] - *1* [AttributeError: ‘ConfigDict‘ object has no attribute ‘device](https://blog.csdn.net/m0_60772977/article/details/125689187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [AttributeError: ‘collections.OrderedDict‘ object has no attribute ‘eval](https://blog.csdn.net/weixin_39417324/article/details/122700769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [AttributeError: ‘_IncompatibleKeys‘ object has no attribute ‘parameters](https://blog.csdn.net/m0_62719528/article/details/124314446)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

### 修复 `AttributeError: 'function' object has no attribute 'Sequential'` 并实现花卉种类识别 该错误通常发生在 PyTorch 中，当尝试调用 Sequential 或其他模块时，却意外传递了一个函数而非类实例。这可能是由于命名冲突或不正确的导入方式引起的。 以下是完整的分析和解决方案： #### 错误原因 在 Python 和 PyTorch 编程中，如果定义了一个名为 `Sequential` 的函数，则可能会覆盖 `torch.nn.Sequential` 类。因此，在后续代码中尝试创建模型时，会出现 `'function' object has no attribute 'Sequential'` 这样的错误[^1]。 #### 解决方案 为了避免此类问题，应确保未重新定义任何与 PyTorch 模块同名的对象。具体方法如下： 1. **检查变量名称冲突** 验证是否存在自定义的 `Sequential` 函数或其他可能导致重写的对象。可以通过删除或更改变量名称来解决问题。 2. **正确导入模块** 使用标准的方式导入所需模块： ```python import torch import torch.nn as nn ``` 3. **构建模型结构** 下面提供一个基于 PyTorch 实现花卉种类识别的完整代码示例，其中包含了数据加载、模型定义以及训练过程。 --- ### 花卉种类识别与自动分类代码 ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((64, 64)), # 调整图像大小 transforms.ToTensor(), # 转换为张量 ]) # 加载花卉数据集 (假设使用的是 Flowers-102 数据集) train_dataset = datasets.Flowers102(root='./data', split='train', download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.Flowers102(root='./data', split='test', download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义卷积神经网络模型 class FlowerClassifier(nn.Module): def __init__(self, num_classes=102): # 假设共有102种花 super(FlowerClassifier, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(128 * 16 * 16, 512), # 计算展平后的输入维度 nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(512, num_classes) ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 展平操作 x = self.classifier(x) return x model = FlowerClassifier() # 设置损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 def train_model(model, criterion, optimizer, dataloader, epochs=10): model.train() # 切换到训练模式 for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 correct_predictions = 0 for images, labels in dataloader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_predictions += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() accuracy = correct_predictions / len(dataloader.dataset) print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {running_loss/len(dataloader):.4f}, Accuracy: {accuracy:.4f}") train_model(model, criterion, optimizer, train_loader) # 测试模型性能 def evaluate_model(model, test_loader): model.eval() # 切换到评估模式 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Test Accuracy of the model on the test images: {(correct / total)*100:.2f}%') evaluate_model(model, test_loader) ``` --- ### 关键点说明 1. **数据预处理** 图像被调整至固定尺寸 `(64, 64)` 后转换为 Tensor 格式以便于模型处理[^2]。 2. **模型设计** 卷积层提取特征，全连接层用于分类预测。注意计算展平时的输入维度需匹配实际输出形状[^3]。 3. **训练与测试流程** 在每次迭代过程中更新权重参数并通过验证集评估最终效果[^4]。 ---