pytorch collections.OrderedDict‘对象没有'to’属性

在PyTorch中，collections.OrderedDict对象没有to属性，因为to是PyTorch张量（torch.Tensor）对象的方法，用于将张量移动到指定的设备（如CPU或GPU）上。

如果你想将collections.OrderedDict对象中的所有张量移动到特定的设备上，你可以使用递归遍历字典的方式，并对其中的张量执行to操作。以下是一个示例代码：

import torch
from collections import OrderedDict

def move_tensors_to_device(obj, device):
    if isinstance(obj, torch.Tensor):
        return obj.to(device)
    elif isinstance(obj, dict):
        new_dict = OrderedDict()
        for key, value in obj.items():
            new_dict[key] = move_tensors_to_device(value, device)
        return new_dict
    elif isinstance(obj, (list, tuple)):
        new_list = []
        for item in obj:
            new_list.append(move_tensors_to_device(item, device))
        return type(obj)(new_list)
    else:
        return obj

# 示例使用
model_dict = OrderedDict()
model_dict['conv1'] = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
model_dict['relu1'] = torch.nn.ReLU()
model_dict['conv2'] = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3)
model_dict['relu2'] = torch.nn.ReLU()

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model_dict = move_tensors_to_device(model_dict, device)

在上述示例中，move_tensors_to_device函数递归遍历字典中的所有对象，并对其中的张量执行to操作，将其移动到指定的设备上。请注意，这个函数还可以处理嵌套的列表和元组。

这样，你可以使用move_tensors_to_device函数将collections.OrderedDict对象中的所有张量移动到指定的设备上。