AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'eval'
时间: 2024-10-29 22:05:57 浏览: 85
`AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'eval'` 这种错误通常是由于你试图对一个特定的对象(在这个例子中是`_IncompatibleKeys`对象),调用了一个不存在的属性或方法`eval`。`eval`通常用于字符串表达式的求值,但在PyTorch的某些上下文中,如模型状态检查时,可能会抛出这样的错误,特别是在更新或加载模型权重时遇到了不兼容的键。
当你看到这种错误,可能是以下几个原因之一:
- 你在尝试运行`model.state_dict().eval()`,但实际上模型已经被设置成了训练模式(`.train()`)。在这种情况下,你应该先将模型切换回评估模式(`.eval()`)。
- 你正在尝试合并两个状态字典,其中有一些键在新的版本中不再存在或者被更改了,而`_IncompatibleKeys`是PyTorch用来表示这种不匹配的类。
- 在迁移学习中,你可能尝试加载的预训练模型部分与当前模型结构不匹配,这可能导致`eval`属性不可用。
要解决这个问题,你可以按以下顺序检查:
1. 检查模型是否处于训练模式,并确保调用`model.eval()`。
2. 如果是在合并状态字典,确保它们的键对应并且可以正确地更新。
3. 调整预训练模型的加载方式,特别是注意是否所有需要的层都被正确地加载了。
相关问题
AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'to'
根据引用[1]和引用[2]的内容,出现AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'to'的错误是因为在加载权重文件时使用了错误的赋值方式。正确的做法是直接在模型上调用load_state_dict函数加载权重文件,而不是使用赋值等于号。所以代码应该修改为:
```
resNet50 = resnet.resnet50()
resNet50.load_state_dict(torch.load(resNet_path)['state_dict'])
resNet50.eval()
```
这样就可以避免出现AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'to'的错误了。
AttributeError: 'Estimator' object has no attribute 'eval_dir'
AttributeError: 'Estimator' object has no attribute 'eval_dir' 是一个错误提示,意味着在一个名为 'Estimator' 的对象上调用了一个名为 'eval_dir' 的属性,但该属性不存在。
通常情况下,这个错误可能有以下几种原因:
1. 对象没有定义 'eval_dir' 属性。这可能是因为代码中没有给对象赋予 'eval_dir' 属性,或者在调用该属性之前没有正确初始化对象。
2. 对象的 'eval_dir' 属性被删除或重命名。这可能是因为代码中对该属性进行了删除或重命名操作,导致无法访问该属性。
3. 对象的 'eval_dir' 属性是私有属性。在Python中,以双下划线开头的属性被认为是私有属性,无法直接从外部访问。如果 'eval_dir' 是私有属性,可能需要通过对象的公共方法来访问该属性。
为了解决这个错误,你可以检查以下几个方面:
1. 确保对象在调用 'eval_dir' 属性之前已经正确初始化,并且确保该属性存在。
2. 检查代码中是否对 'eval_dir' 属性进行了删除或重命名操作。
3. 如果 'eval_dir' 是私有属性,尝试通过对象的公共方法来访问该属性。
阅读全文
相关推荐
















