如何在程序中调用已经训练好的本地模型

在程序中调用已训练好的本地模型通常需要以下几个步骤：

1. **加载模型**：首先，你需要将模型文件（如.h5、onnx、pb等）从磁盘读取到内存中。对于不同的编程语言和库，加载模型的方式可能会有所不同。例如，在Python中，如果你使用的是TensorFlow，可以使用`tf.keras.models.load_model()`；若使用PyTorch，可以用`torch.load()`。

# TensorFlow示例
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# PyTorch示例
model = torch.load('my_model.pth')

2. **设置模型模式**：某些模型默认是训练模式（`training=True`），在预测阶段应该将其设为评估模式（`model.eval()`）以关闭批处理正则化等训练特性。

model.eval()

3. **预处理输入数据**：确保输入数据符合模型期望的格式。这可能包括调整形状、标准化、转换成张量等操作。

4. **运行预测**：对输入数据应用模型，通过`.predict()`或`.forward()`函数获取预测结果。

input_data = preprocess_data(some_input)
predictions = model.predict(input_data)

5. **解读结果**：最后，根据模型的输出解释预测结果，这可能涉及到将模型的输出映射回原始类别或其他业务含义。

注意：每个具体的模型和框架都有其特定的API，上述步骤仅作为一般指导。实际操作时，请查阅相应的文档以获取准确的代码示例。