with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

这段代码使用 PyTorch 中的预训练模型对图像进行分类，并输出预测结果。具体来说，它包括以下步骤：

1. `with torch.no_grad():`：使用 PyTorch 的 `no_grad()` 上下文管理器，禁用梯度计算，以加速前向传播计算。

2. `output = torch.squeeze(model(img))`：将输入图像 `img` 输入到预训练模型中进行前向传播计算，并将输出结果通过 `torch.squeeze()` 函数压缩为一维向量。

3. `predict = torch.softmax(output, dim=0)`：对预测结果进行 softmax 归一化处理，以便得到每个类别的概率值。

4. `predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()`：根据概率值选择最可能的类别，并将其转换为 NumPy 数组形式。

5. `print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy())`：根据预测结果输出类别名称和概率值。

6. `plt.show()`：使用 Matplotlib 库显示输入的图像。

这些步骤将输入的图像输入到预训练模型中进行前向传播计算，并输出预测结果。可以使用该代码将图像分类模型部署到实际应用中，例如图像检索、智能安防等领域。