Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 46, in <module> models.eval() AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval'
时间: 2024-03-25 09:40:51 浏览: 82
抱歉，我之前的回答有误。`models` 模块本身并没有 `eval()` 方法，正确的做法是对创建的模型实例调用 `eval()` 方法。以下是示例代码：
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 创建模型实例
model = models.resnet18()
# 切换为评估模式
model.eval()
```
在此示例中，`model` 是一个 `ResNet18` 模型实例，我们可以直接对其调用 `eval()` 方法将其切换为评估模式。注意，我们应该在模型实例上调用 `eval()` 方法，而不是 `models` 模块本身。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 44, in <module> models.eval() AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval'
这个错误提示是因为你在使用 `torchvision.models` 模块时，调用了其不存在的方法 `eval()`。`eval()` 方法是在模型实例上调用的，而不是在模块上调用的。你需要先实例化一个模型对象，然后再调用 `eval()` 方法。例如：
```python
import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
model.eval()
```
在这个例子中，我们实例化了一个 ResNet-18 模型，并在该对象上调用了 `eval()` 方法。你可以参考这个例子，在你的代码中进行相应的修改。
Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 21, in <module> models.eval() AttributeError: module 'torchvision.models' has no attribute 'eval'
这个错误提示告诉我们 `torchvision.models` 模块没有名为 `eval` 的属性，因此无法调用该方法。
根据错误提示，你可能是使用了如下代码来调用 `eval` 方法：
```python
import torchvision.models as models
models.eval()
```
这段代码中，你导入了 `torchvision.models` 模块，并尝试在该模块上调用 `eval` 方法，但是该模块并没有这个方法。
实际上，`torchvision.models` 模块中并没有一个默认的模型对象，因此也没有 `eval` 方法可供调用。如果你想使用某个预训练模型，你需要先实例化一个模型对象，然后调用该对象的 `eval` 方法。
例如，如果你想使用 ResNet-18 模型，可以使用如下代码实例化一个 ResNet-18 模型对象：
```python
import torchvision.models as models
model = models.resnet18()
```
然后，你可以调用该对象的 `eval` 方法，并将数据输入到模型中进行推理：
```python
model.eval()
output = model(input)
```
注意，这里的 `input` 应该是一个 `Tensor` 类型的对象，表示输入到模型中进行推理的数据。另外，如果你希望使用预训练的模型，可以在实例化模型对象时传入 `pretrained=True` 参数，例如：
```python
import torchvision.models as models
model = models.resnet18(pretrained=True)
```
这将使用在 ImageNet 数据集上预训练的 ResNet-18 模型。
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1. 内存基础概念
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