神经网络预测 pytorch

### 使用 PyTorch 实现神经网络预测

为了使用 PyTorch 进行神经网络预测，需遵循一系列特定的操作流程。这包括加载预训练模型、准备输入数据并执行前向传播。

#### 加载预训练模型
当拥有已保存的模型参数文件时，可以通过`load_state_dict()`方法加载这些参数到新的模型实例中[^3]：

import torch
from model import Net  # 假设Net是你自定义的神经网络类

model = Net()
model.load_state_dict(torch.load('net_param.pkl'))
model.eval()  # 设置模型为评估模式

#### 准备输入数据
确保输入的数据形状与训练期间使用的数据一致。如果是在图像上工作，则可能需要调整大小、归一化等处理步骤。对于其他类型的输入同样适用相应的预处理操作。

input_data = ...  # 输入张量, 形状应匹配模型预期输入尺寸
if not isinstance(input_data, torch.Tensor):
    input_data = torch.tensor(input_data).float()

# 如果有GPU可用的话可以转移到GPU加速运算
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
input_data = input_data.to(device)

with torch.no_grad():  # 不跟踪梯度以节省内存
    output = model(input_data)

上述代码片段展示了如何不追踪计算图中的任何节点从而减少不必要的资源消耗，并最终调用模型完成一次推理过程得到输出结果。

#### 执行预测
一旦获得了模型输出的结果，就可以根据具体应用场景解释这个输出。比如，在分类任务中，通常会找到具有最高概率的那个类别作为预测标签；而在回归问题里则直接取输出数值即可。

predicted_class = torch.argmax(output, dim=1)  # 对于多分类情况获取最大值索引作为预测类别
print(f"The predicted class is {predicted_class.item()}")  # 输出预测结果

通过以上几个部分，完成了利用 PyTorch 构建好的神经网络来进行新样本预测的过程[^2]。