pytorch使用训练好的模型，读取文件夹中的图片进行预测，折线图

好的，下面是使用 PyTorch 加载已训练好的模型，读取文件夹中的图片进行预测，并生成折线图的代码：

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

# 加载模型
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 定义变换
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])
])

# 预测图片
image_folder = 'image_folder'
results = []
for filename in os.listdir(image_folder):
    image_path = os.path.join(image_folder, filename)
    image = Image.open(image_path)
    image_tensor = transform(image)
    image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        output = model(image_tensor)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
    predicted_class = predicted.item()
    results.append(predicted_class)

# 绘制折线图
plt.plot(results)
plt.xlabel('Image Index')
plt.ylabel('Predicted Class')
plt.show()

这段代码与之前的代码类似，只是在预测图片后，将每张图片的预测结果保存到一个列表 `results` 中。然后，代码使用 `matplotlib` 库绘制折线图，横轴是图片的索引，纵轴是预测结果。最后，代码调用 `plt.show()` 函数显示折线图。

注意，这段代码仅适用于分类问题，如果是回归问题，需要进行相应的修改。另外，为了保证折线图的可读性，建议 `image_folder` 中的图片数量不要太多。