如何用fastreid训练好的模型预测训练集外的样本

使用FastReID训练好的模型来预测训练集外的样本，需要进行以下步骤：

1. 加载模型：使用 `torch.load` 函数加载训练好的模型。

2. 准备测试数据集：将测试数据集转换为模型输入需要的格式，可以使用 `FastReID` 提供的 `DatasetCatalog` 和 `MetadataCatalog` 类来实现。

3. 进行推理：使用加载的模型对测试数据集进行推理，可以使用 `predictor` 类来实现。在 `predictor` 类中，可以使用 `model` 属性获取加载的模型，然后使用 `model` 对测试数据集进行预测。

4. 显示结果：将预测结果可视化，可以使用 `Visualizer` 类来实现。

以下是示例代码，用于演示如何使用FastReID训练好的模型来预测训练集外的样本：

import torch
from fastreid.config import get_cfg
from fastreid.engine import DefaultPredictor
from fastreid.data import build_reid_test_loader
from fastreid.utils.visualizer import Visualizer

# 1. 加载模型
model_path = "path/to/your/model.pth"
model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))

# 2. 准备测试数据集
cfg = get_cfg()
cfg.DATASETS.TEST = ("test_dataset_name",)
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_path
predictor = DefaultPredictor(cfg)
test_loader = build_reid_test_loader(cfg)

# 3. 进行推理
results = []
for batch in test_loader:
    inputs = {"images": batch[0], "targets": None}
    outputs = predictor.model(inputs)
    results.append(outputs)

# 4. 显示结果
visualizer = Visualizer(cfg)
for result in results:
    visualizer.draw_instance_predictions(result)

在上面的示例代码中，`test_dataset_name` 是测试数据集的名称，需要替换成你自己的测试数据集名称。`model_path` 是模型文件的路径，需要替换成你自己的模型文件路径。