编写使用pth 模型的代码

在PyTorch中，pth模型通常是指保存的预训练权重文件，用于加载到神经网络模型中。下面是一个基本的例子，展示如何加载并使用.pth模型：

import torch
from your_model import YourModel  # 这里替换为实际的模型类名

# 加载模型权重
model_path = 'path_to_your_model.pth'
model = YourModel()  # 如果模型是自定义的，这里需要创建该模型实例
model.load_state_dict(torch.load(model_path))

# 设定模型为评估模式（停止梯度计算）
model.eval()

# 示例数据
input_data = torch.randn(1, input_channels, image_size, image_size)

# 假设前向传播函数名为forward()
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)

在这个例子中，`YourModel`是你需要使用的模型类，`input_channels`, `image_size`应根据实际输入数据调整。`torch.no_grad()`用于在推理阶段关闭反向传播。