PyTorch训练好的模型如何使用

使用PyTorch训练好的模型可以分为两个步骤：加载模型和推断。

1. 加载模型

首先，您需要使用PyTorch的torch.load()函数加载训练好的模型。例如：

import torch

model = torch.load('path/to/model.pt')

这将加载模型的权重和参数。请确保在加载模型时，您已经定义了与模型相同的类。

2. 推断

一旦模型被加载，您就可以使用它进行推断。推断是指将输入数据传递给模型，并生成输出结果。例如：

import torch

model = torch.load('path/to/model.pt')

# 准备输入数据
input_data = ...

# 在模型上进行推断
output = model(input_data)

在执行推断之前，您需要准备输入数据，并将其传递给模型。输出将是模型根据输入数据生成的结果。

请注意，如果您的模型需要在推理时间进行归一化或其他预处理，您需要在推理时手动完成这些步骤。