pytorch mnist 模型保存后预测打分

我可以提供一些建议：1. 使用PyTorch模型保存API，如torch.save()或torch.jit.save()，以便模型可以在任何时间和设备上进行重新加载；2. 将模型训练好后，使用PyTorch中的评估函数，如torch.nn.CrossEntropyLoss()和torch.nn.BCELoss()，来计算模型的准确性；3. 通过使用MNIST数据集中的标签和图像，使用PyTorch提供的预测函数，如torch.nn.Softmax()和torch.nn.Sigmoid()，来评估模型的效果。

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pytorch mnist 模型预测代码

以下是使用PyTorch对MNIST数据集进行模型预测的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

# 加载模型
model = torch.load('mnist_model.pt')

# 加载测试数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=1, shuffle=False)

# 进行预测
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

其中，`mnist_model.pt`是你已经训练好的模型文件，需要根据你的实际情况进行修改。该模型使用了PyTorch自带的MNIST数据集进行测试，如果你使用的是其他数据集，也需要进行修改。

pytorch mnist

PyTorch MNIST是一个用于数字识别的机器学习项目，其中PyTorch是一个深度学习库，而MNIST是一个手写数字图像数据集。PyTorch提供了许多高级特性，如自动微分，动态计算图和模型保存和加载等，使得开发人员能够更轻松地构建和训练深度神经网络模型。MNIST数据集包括60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是28x28像素大小的灰度图像。在PyTorch中，开发人员可以使用torchvision包来下载和加载MNIST数据集。PyTorch MNIST具有广泛的应用领域，包括手写数字和字符识别，手写文本识别，数字化文档分类，自然语言处理等。它还可以用于构建自主车辆视觉系统，其中数字识别是一个重要的预处理步骤。总之，PyTorch MNIST是一个出色的机器学习项目，为开发人员提供了有效的工具来解决各种现实世界问题。