如何用已经训练好的本地地址的resnet的pt文件进行推理

要使用已经训练好的本地地址的resnet的pt文件进行推理，您需要使用PyTorch框架加载模型并对其进行推理。

以下是一个简单的示例代码，演示如何加载已经训练好的ResNet模型，并使用该模型对图像进行分类：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/ResNet.pt'))

# 转换图像为模型所需的格式
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])
])

# 读取图像
image = Image.open('path/to/your/image.jpg')

# 应用转换
image = transform(image)
image = image.unsqueeze(0)

# 使用模型进行推理
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(image)

# 获取预测结果
_, predicted = torch.max(output, 1)
print(predicted)

在上述代码中，您需要将`path/to/your/ResNet.pt`替换为您已经训练好的ResNet模型的本地地址，`path/to/your/image.jpg`替换为要分类的图像的本地地址。

请注意，您需要根据您的模型和图像的特定要求调整转换步骤。