pytorch load model inference

pytorch可以通过多种方式来加载模型并进行推理。下面是一个使用pytorch的加载和推理模型的简单示例。

首先，我们需要导入所需的库:

import torch
import torchvision

然后，我们需要定义一个模型的类。例如，我们将使用预训练的ResNet模型进行示范:

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.resnet = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

    def forward(self, x):
        out = self.resnet(x)
        return out

接下来，我们需要加载保存的模型权重:

model = Model()
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

现在我们可以使用加载的模型进行推理了。假设我们有一张图片保存在test_img.jpg中:

from PIL import Image

img = Image.open('test_img.jpg')
img_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])
input_img = img_transform(img).unsqueeze(0)

output = model(input_img)

现在，output将是模型对输入图像的推理结果。

最后，如果我们想保存输出结果作为图像，我们可以执行以下操作:

output_img = torchvision.transforms.ToPILImage()(output.squeeze().detach())
output_img.save('output_img.jpg')

这样就完成了pytorch模型的加载和推理过程。当然，具体的实现会根据你使用的模型和数据有所不同，但基本的过程和步骤是相似的。