torch.model.predict()

torch.model.predict() 是一个不存在的函数，可能是您想要使用的 PyTorch 中的模型预测函数 torch.nn.functional.softmax() 或 torch.nn.functional.sigmoid()。这些函数可以用于对模型进行预测。

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with torch.no_grad():#结构内的不再反串梯度 # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()

with torch.no_grad()是一个上下文管理器，用于在PyTorch中禁用梯度计算。在这个上下文中，所有的计算都不会被记录在计算图中，也不会对模型参数进行更新。这个上下文通常用于测试模型或者在模型参数已经确定的情况下进行预测。

with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

这段代码使用 PyTorch 中的预训练模型对图像进行分类，并输出预测结果。具体来说，它包括以下步骤：

1. `with torch.no_grad():`：使用 PyTorch 的 `no_grad()` 上下文管理器，禁用梯度计算，以加速前向传播计算。

2. `output = torch.squeeze(model(img))`：将输入图像 `img` 输入到预训练模型中进行前向传播计算，并将输出结果通过 `torch.squeeze()` 函数压缩为一维向量。

3. `predict = torch.softmax(output, dim=0)`：对预测结果进行 softmax 归一化处理，以便得到每个类别的概率值。

4. `predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()`：根据概率值选择最可能的类别，并将其转换为 NumPy 数组形式。

5. `print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy())`：根据预测结果输出类别名称和概率值。

6. `plt.show()`：使用 Matplotlib 库显示输入的图像。

这些步骤将输入的图像输入到预训练模型中进行前向传播计算，并输出预测结果。可以使用该代码将图像分类模型部署到实际应用中，例如图像检索、智能安防等领域。