改写以下代码使其一次性输入五张图片输出五个结果
时间: 2024-02-12 18:06:53 浏览: 25
以下是改写后的代码,可以一次性输入五张图片并输出五个结果:
```python
import torch
from torchvision import models, transforms
# Load the model
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# Define the preprocessing steps
preprocess = 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]
)
])
# Load the images
image_files = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg", "image4.jpg", "image5.jpg"]
images = [preprocess(Image.open(f)) for f in image_files]
batch = torch.stack(images)
# Perform inference
with torch.no_grad():
outputs = model(batch)
# Print the results
for i in range(outputs.shape[0]):
print(f"Image {i+1}:", torch.argmax(outputs[i]))
```
请注意,这里的 `image_files` 变量应该包含五个文件名,而不是一个文件名。在这个例子中,我们使用了 `Image` 模块,因此需要在代码顶部添加以下导入语句:
```python
from PIL import Image
```
同时,因为我们的模型是 `resnet18`,所以输出是一个包含五个预测结果的张量。在 for 循环中,我们遍历输出的每一行,并使用 `torch.argmax` 找到每个预测结果中概率最高的类别。