怎么使用pytorch训练好的模型进行预测
时间: 2023-09-12 09:13:24 浏览: 392
使用PyTorch训练好的模型进行预测的一般步骤如下:
1. 加载模型:使用PyTorch的`torch.load()`函数加载已经保存好的模型参数。例如:
```python
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()
```
其中,`MyModel()`是你定义的模型结构,`PATH`是保存模型参数的路径。
2. 预处理数据:将需要进行预测的数据进行预处理,例如将数据转化为张量(tensor)、进行标准化、调整尺寸等。
3. 进行预测:使用模型对预处理后的数据进行预测。例如:
```python
with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)
```
其中,`input_tensor`是预处理后的输入数据,`output`是模型的预测结果。
4. 后处理结果:根据需要对模型的预测结果进行后处理,例如将张量转化为numpy数组、计算准确率等。
完整的代码示例:
```python
import torch
# 加载模型
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()
# 预处理数据
input_data = preprocess(input_data)
# 进行预测
with torch.no_grad():
output = model(input_data)
# 后处理结果
output = postprocess(output)
```