在转化为onnx格式时 报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'modules'
时间: 2023-09-13 08:03:27 浏览: 610
这个错误通常表示在转化模型为ONNX格式时,代码中使用了PyTorch模型的`modules`属性,但是ONNX不支持这个属性。解决方法是使用PyTorch的`state_dict`属性来代替`modules`属性。
具体地,将模型转化为ONNX格式时,需要使用`torch.onnx.export`函数,并将PyTorch模型的`state_dict`属性作为参数传递给这个函数。例如:
```python
import torch
import onnx
# 加载PyTorch模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
# 将模型转化为ONNX格式
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dummy_input = torch.randn(input_shape)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", input_names=input_names, output_names=output_names)
```
在这个例子中,我们首先加载了PyTorch模型,然后使用`torch.onnx.export`函数将其转化为ONNX格式。注意,我们将PyTorch模型的`state_dict`属性作为参数传递给了这个函数,而没有使用`modules`属性。
相关问题
第一步转换模型时,报错AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'modules'
这个错误通常是由于你在尝试使用 `torch2onnx` 或其他工具将 PyTorch 模型转换为 ONNX 时,遇到了模型结构的问题。`collections.OrderedDict` 对象在 PyTorch 的 StateDict 中代表模型的参数和权重,而 `modules` 属性则是表示网络层次结构。
如果你收到这样的错误,检查以下几点:
1. 确保你使用的模型是在 `nn.Module` 类上定义的,并且它包含了 `.forward()` 方法。
2. 检查加载模型的方式是否正确,例如,如果模型是从 Hugging Face 的 `transformers` 库中加载的,可能需要使用 `model.eval()` 和 `.to(device)` 转换模型状态。
3. 尝试使用 `state_dict()`, `named_parameters()` 或 `named_modules()` 来获取模型的具体结构,而不是直接操作整个 StateDict。
修复这个问题的一种常见做法是提供一个函数或者实例给 `torch2onnx.export()` 函数,让它自动遍历网络结构:
```python
def get_model_inputs(model):
return model(input)
torch.onnx.export(model, get_model_inputs(model), 'efficientnet.onnx')
```
如果问题依然存在,你可能需要查看模型加载过程中的具体代码,找出导致 `OrderedDict` 丢失 `modules` 属性的原因。
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'modules'
这个错误通常发生在 PyTorch 中,它表示你试图访问一个字典对象的"modules"属性,但该属性不存在。这通常发生在试图对模型进行操作时。
有几种可能的原因会导致这个错误:
1. 你没有正确地初始化模型。检查一下你的代码,确保你已经正确地定义了模型并将其传递给了优化器和损失函数。
2. 你正在尝试对一个字典对象进行操作,而不是一个模型对象。确保你的代码中所有的变量都是正确的类型,并且正确地被传递给了需要它们的函数。
3. 你的模型不是一个 PyTorch 模型。这个错误只会在 PyTorch 中发生,所以如果你正在使用其他机器学习库,你可能会遇到其他错误。确保你的模型是一个 PyTorch 模型,并且已正确地加载到内存中。
如果你仍然无法解决这个问题,可以在你的代码中添加一些调试语句,打印出相关变量和对象的值,以便找到问题所在。
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