pytorch predict

pytorch中的predict是指使用神经网络模型对输入数据进行预测或推断。在pytorch中，通常使用torch.softmax()方法对模型输出进行多分类预测，该方法将模型输出的原始数值转化为概率分布。通过对概率分布进行分析，可以确定输入数据属于各个类别的概率。

在引用中，提到了predict_py的综述以及torch.nn.Module.load_state_dict()方法和torch.softmax()方法的源码。而在引用中，提到了使用net对象的load_state_dict()方法载入预训练权重，并在torch.softmax()方法内对模型输出进行多分类预测。在引用中，提到了在全连接层的最后一层接入torch.softmax()方法进行多分类预测的示例代码。

相关问题

pytorch predict出现AttributeError: 'dict' object has no attribute 'predict'

当你在PyTorch中遇到`AttributeError: 'dict' object has no attribute 'predict'`这个错误时，通常意味着你在尝试对一个字典（dict）对象执行`predict`函数，而这个函数应该是模型对象（如`nn.Module`或`torch.nn.Sequential`）上才能找到的方法。在PyTorch中，预测通常是通过模型实例的`.forward()`方法来进行的。

例如：

# 错误示例：
model_dict = {'linear': nn.Linear(10, 5)}
output = model_dict.predict(some_input)  # 这会引发错误

# 正确示例：
model = nn.Linear(10, 5)
output = model(forward=some_input)  # 使用模型实例的.forward()方法

如果你已经加载了模型并想进行预测，应该先确保你的`model_dict`不是直接的字典，而是包含了模型的实际实例，或者是从模型类加载了模型之后的结果。检查一下你的代码，看看是否正确创建并初始化了模型，并将其用于预测操作。

pytorch.predict

在PyTorch中进行预测的一种常见方法是使用torch.softmax()方法。首先，我们需要创建一个网络对象net，并使用net.load_state_dict()方法或torch.load()方法加载预训练的权重。接下来，我们需要将输入图像进行预处理，例如使用transforms.Resize()方法调整大小，transforms.ToTensor()方法将其转换为张量，以及transforms.Normalize()方法进行归一化。然后，我们可以使用torch.unsqueeze()方法将图像的维度扩展为[N, C, H, W]，其中N表示批量大小。接下来，我们可以使用torch.no_grad()上下文管理器来关闭梯度计算，以提高预测的效率。在torch.no_grad()的作用域内，我们可以使用net对象对输入图像进行预测，得到输出张量outputs。最后，我们可以使用torch.softmax()方法对outputs进行softmax操作，以获得预测的概率分布。[1][2]

另外，还有一种使用model.eval()方法进行预测的方式。首先，我们需要调用model.eval()方法将模型设置为评估模式。然后，我们可以使用torch.no_grad()上下文管理器来关闭梯度计算。在torch.no_grad()的作用域内，我们可以将输入图像传递给模型，并使用模型的验证方法进行预测。例如，我们可以使用model(img.to(device))来加载输入数据，并使用predictions["boxes"]、predictions["labels"]和predictions["scores"]来获取预测的边界框、类别和分数。最后，我们可以将这些预测结果转换为numpy数组，以便进一步处理。[3]