pyqt5界面是怎么调用训练好的模型的

在 PyQt5 中调用训练好的模型，可以按照以下步骤进行：

1. 导入训练好的模型：使用 Python 中的 `pickle` 模块可以将训练好的模型保存为文件，然后使用 `pickle.load()` 方法将模型加载到内存中。

import pickle

with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

2. 在 PyQt5 中设计界面：使用 PyQt5 Designer 工具或手动编写代码设计界面。

3. 将训练好的模型与界面进行连接：在 PyQt5 中，可以使用信号（Signal）和槽（Slot）机制来实现模型与界面的交互。当用户触发某个事件时，如点击按钮，可以触发信号，然后将信号与槽连接起来，使槽中的代码被执行。在槽中，可以调用训练好的模型进行预测。

from PyQt5.QtCore import pyqtSignal, pyqtSlot
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton

class MyWindow(QMainWindow):
    # 定义一个信号，用于触发预测事件
    predict_signal = pyqtSignal(str)

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()

    def initUI(self):
        # 创建一个按钮
        btn = QPushButton('预测', self)
        btn.move(50, 50)
        btn.clicked.connect(self.on_predict)

    # 定义一个槽，用于处理预测事件
    @pyqtSlot()
    def on_predict(self):
        # 触发信号，传入要预测的文本
        self.predict_signal.emit('要预测的文本')

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    window = MyWindow()
    window.predict_signal.connect(model.predict) # 将信号与槽连接
    window.show()
    app.exec_()

在槽函数中，可以调用训练好的模型进行预测，预测结果可以在界面上显示出来。需要注意的是，在界面上调用模型预测时，可能会出现界面卡顿的情况，因此需要在界面上使用线程来执行耗时的操作。