torch调用本地已经训练好的模型参数

要调用本地已经训练好的模型参数，可以使用以下步骤：

1. 定义模型结构和参数，例如：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 2)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x
        
model = MyModel()

2. 加载已经训练好的模型参数，例如：

model.load_state_dict(torch.load('model_params.pth'))

其中，`model_params.pth` 是保存模型参数的文件名。

3. 使用模型进行推断，例如：

input_data = torch.randn(1, 10)
output = model(input_data)
print(output)

这里使用随机数据作为输入，输出模型的预测结果。

相关问题

如何保存训练好的pytorch模型并调用

保存训练好的PyTorch模型可以使用torch.save()函数。可以将模型以文件的形式保存在本地磁盘上，以便以后重新加载。例如，要保存名为model的PyTorch模型，可以使用以下代码：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

要加载已保存的模型，可以使用torch.load()函数。例如，要加载名为model.pth的模型，可以使用以下代码：

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

这将加载已保存的模型参数并将其应用于模型中。

那么应该如何调用本地的模型

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：

   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：

   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：

   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：

   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：

checkpoint = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda'))