python文件之间传递加载后的模型

如果你需要在不同的Python文件之间传递已经加载的模型，可以使用函数参数来实现。假设你有两个Python文件，分别为"file1.py"和"file2.py"，你需要在这两个文件之间传递一个已经加载的模型。

1. 在"file1.py"中，实现一个加载模型的函数load_model()，该函数返回加载后的模型实例化对象，例如：

import torch.nn as nn
import torch

def load_model():
    # 加载模型实例化对象
    model = torch.load('model.pth')
    return model

2. 在"file2.py"中，导入"file1.py"文件，并调用load_model()函数来加载模型实例化对象，例如：

from file1 import load_model

# 加载模型实例化对象
model = load_model()

3. 然后，你就可以使用加载的模型实例化对象model来进行其他操作，例如进行预测等。

注意，你需要确保在导入模型实例化对象时，模型的依赖项已被正确安装，并且你需要将模型实例化对象保存到适当的文件格式中，以便能够正确加载。同时，你也需要确保两个Python文件都可以访问保存模型文件的目录。