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在使用pytorch中的torchvision.models.segmentation.fcn_resnet50进行获得已经训练好的预训练模型时，所得结果的输出给我提示说argument 'input' (position 1) must be Tensor, not collections.OrderedDict，说网络输出的结果是OrderedDict而不是Tensor。我想看一下这个有序字典的shape，又报错collections.OrderedDict' object has no attribute 'shape'。直译过来就是collections.OrderedDict对象没有shape这一属性，给我整的一脸蒙逼，直接调用的网络输出为什么不是tensor而是一个有序字典呢。

在国内找了好久没找到解决答案，于是就去谷歌上搜了一下找到了解决答案。这个网站（https://www.learnopencv/pytorch-for-beginners-semantic-segmentation-using-torchvision/）提供的教程里有这么一段话

The output of torchvision models is an OrderedDict and not a torch.Tensor
And in during inference (.eval() mode ) the output, which is an OrderedDict just has one key – out. This o

本文标签： 时报模型argumentPytorchInput

版权声明：本文标题：Pytorch调用预训练模型输出结果时报错argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not collections.OrderedDict 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dianzi/1728607531a1165644.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。