se_resnext101如何用pythorm调用

在Python中，特别是使用PyTorch库，要加载并调用`se_resnext101`模型，你需要按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经安装了PyTorch和相关的模型仓库（比如torchvision）：

   pip install torch torchvision

2. 导入必要的库：

   import torch
   from torchvision.models import se_resnext101
   from torchvision.transforms import transforms

3. 加载预训练模型（假设模型在`imagenet`模式下预训练）：

   model = se_resnext101(pretrained=True)

`pretrained=True`会下载并加载预训练好的权重到模型中。

4. 可能需要调整模型的输入尺寸（例如从224x224调整到所需的尺寸），并应用适当的预处理转换（例如归一化）：

   input_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]),
   ])

5. 对于预测，传入图片并获取其类别概率分布：

   img = Image.open("your_image_path.jpg")  # 替换为实际图片路径
   img = input_transform(img)
   img = img.unsqueeze(0)  # 添加batch dimension
   with torch.no_grad():
       outputs = model(img)
       _, predicted_class = torch.max(outputs.data, 1)
       probability = torch.softmax(outputs[0], dim=0)[predicted_class]
   print(f"Predicted class: {predicted_class}, Probability: {probability.item()}")

记得替换掉`"your_image_path.jpg"`为你实际想要预测的图片路径。