resnet50 pytorch 加载pth文件的pridict

要使用ResNet50进行预测，您需要做以下几件事：

1. 加载预先训练好的模型权重
2. 预处理输入图像
3. 通过模型进行前向传递（forward pass）
4. 分析输出结果并将其解释为类别

下面是一个使用PyTorch加载ResNet50模型并进行预测的示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True)
model.eval()

# 图像预处理
transform = 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])
])

# 加载图像
img = Image.open("test.jpg")

# 应用预处理
img_t = transform(img)
batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)

# 预测输出
out = model(batch_t)
_, index = torch.max(out, 1)

# 打印结果
print("Predicted class is: ", index[0])

在这个示例中，我们首先加载了ResNet50模型并将其设置为评估模式。然后，我们定义了一个图像预处理管道，该管道对图像进行缩放、中心裁剪、转换为张量和归一化处理。接下来，我们加载测试图像并应用预处理管道。最后，我们通过模型进行前向传递并从输出中提取类别索引。最后，我们打印出预测的类别。

请注意，这个示例仅适用于单个测试图像。如果您想要进行批处理操作，您需要做一些额外的修改。