如何使用已经训练好的PyTorch手写数字识别模型（model.ckpt），配合可视化工具展示其预测的图像及其对应的识别结果？

使用已经训练好的 PyTorch 手写数字识别模型通常涉及以下几个步骤：

1. 导入库和模型：首先需要导入 `torch`, `torchvision` 和用于可视化的库如 `matplotlib` 或 `seaborn`。

import torch
import torchvision
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载模型和权重：加载 `.ckpt` 文件，这可能涉及到通过 `torch.load` 函数读取模型状态和优化器状态。

model = YourModelClass()  # 替换为实际的手写数字识别模型
model.load_state_dict(torch.load('model.ckpt'))
model.eval()  # 将模型设置为评估模式，关闭 Dropout 等随机操作

3. 预处理输入：将待识别的图片转换成 PyTorch 可接受的张量格式，并调整到模型所需的大小。

def preprocess_image(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    img = torchvision.transforms.functional.to_tensor(img)
    img = img.unsqueeze(0)  # 添加 batch dimension
    return img

image_path = 'path_to_your_image.png'
input_tensor = preprocess_image(image_path)

4. 进行前向传播并获取预测：通过模型对输入张量做前向传播，得到最可能的类别预测。

with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)
    prediction_index = torch.argmax(output, dim=1).item()

5. 可视化结果：最后，显示原始图片和预测标签。

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.imshow((input_tensor.squeeze().permute(1, 2, 0)).numpy(), cmap='gray')
plt.title(f"Predicted digit: {prediction_index}")
plt.show()