那么应该如何调用本地的模型
时间: 2023-10-08 19:05:52 浏览: 37
如果你有一个本地的PyTorch模型,可以使用`torch.load()`方法来加载模型参数,然后构建模型对象。具体步骤如下:
1. 使用`torch.load()`方法加载模型参数,如下所示:
```python
checkpoint = torch.load('model.pth')
```
这里的`'model.pth'`是你存储模型参数的路径。
2. 根据模型的结构和参数构建模型对象,如下所示:
```python
from mymodel import MyModel
model = MyModel(**checkpoint['model_params'])
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
```
这里的`MyModel`是你定义的模型类,`checkpoint['model_params']`是你在训练模型时保存的模型参数,`checkpoint['state_dict']`是你保存的模型状态字典。
3. 将模型设置为推理模式,如下所示:
```python
model.eval()
```
4. 准备输入数据,如图像数据,将其转换为模型所需的格式。
5. 将输入数据传递给模型进行推理,并对输出进行处理,如下所示:
```python
output = model(input)
```
这里的`input`是你准备好的输入数据,`output`是模型的输出结果。
需要注意的是,如果你的模型使用了GPU进行计算,在加载模型参数时需要使用`torch.load()`方法的`map_location`参数指定将模型参数加载到CPU或GPU上。例如,如果你的模型在GPU上进行计算,可以使用以下代码加载模型参数:
```python
checkpoint = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))
```