pytorch的predict
时间: 2023-10-16 11:03:31 浏览: 59
你可以使用PyTorch进行预测的步骤如下:
1. 导入必要的库和模型
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
```
2. 准备输入数据
```python
# 假设你的输入数据是一个图像,需要进行预处理
from torchvision import transforms
# 定义预处理操作
preprocess = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载并预处理输入图像
input_image = Image.open('image.jpg')
input_tensor = preprocess(input_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)
```
3. 进行预测
```python
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 将输入数据传入模型进行预测
with torch.no_grad():
output = model(input_batch)
# 获取预测结果
_, predicted_idx = torch.max(output, 1)
```
4. 解码预测结果
```python
# 加载标签类别映射表
import json
with open('imagenet_class_index.json') as f:
class_idx = json.load(f)
# 解码预测结果
predicted_label = class_idx[str(predicted_idx.item())][1]