python训练好的模型怎么加入代码中

要在 Python 代码中使用训练好的模型，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块，如 TensorFlow、PyTorch 等。

2. 加载训练好的模型。这通常需要使用模型的加载函数，如 TensorFlow 的 `tf.keras.models.load_model()` 或 PyTorch 的 `torch.load()`。

3. 对输入数据进行预处理，以便与模型的输入要求匹配。这可能需要进行数据归一化、填充等操作。

4. 使用加载的模型对输入数据进行推理（inference）。这通常需要调用模型的 `predict()` 或 `forward()` 方法。

5. 处理模型的输出结果，将其转化为适合应用程序的形式。

下面是一个简单的 TensorFlow 模型加载和推理的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 预处理输入数据
input_data = ...

# 进行推理
output = model.predict(input_data)

# 处理输出结果
result = ...

注意，在实际应用中，模型的加载和推理可能需要更加复杂的处理，并且需要根据具体的模型和应用场景进行调整。