pytorch 预测

要进行PyTorch的预测，你需要进行以下几个步骤：

1. 导入所需的库：import numpy as np, import torch, import torch.nn as nn。

2. 加载模型和权重：使用torch.load()函数加载保存的模型和权重。例如：state_dict = torch.load(model_path)。

3. 创建模型对象：使用MLP()类创建模型对象。

4. 加载权重到模型：使用model.load_state_dict()函数将加载的权重加载到模型中。例如：model.load_state_dict(state_dict)。

5. 将模型设置为评估模式：使用model.eval()将模型设置为评估模式。

6. 准备输入数据：根据模型的输入要求，将输入数据转换为合适的格式。例如，如果模型接受RGB图像作为输入，则可以使用cv2和PIL库加载图像，并将其转换为torch.tensor。

7. 进行预测：调用model()函数并传入输入数据，即可获得预测结果。例如：out = model(rgb_tensor.unsqueeze(0))。

8. 输出预测结果：可以使用print()函数输出预测结果。

下面是一个预测的示例代码：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from main import MLP
import cv2
from PIL import Image

model_path = "logs/Epoch1000.pth"
model = MLP()
model.eval()

state_dict = torch.load(model_path)
model.load_state_dict(state_dict)

rgb = input('输入rgb：')
rgb = np.fromstring(rgb, dtype=int, sep=' ')
rgb_tensor = torch.from_numpy(rgb).float()

out = model(rgb_tensor.unsqueeze(0))
print(out)