调用这个保存下来的模型,根据的输入文件进行数据处理,把sex指标列空白数据填充为25,把年龄指标列空白数据填充为35,把名字指标列的—、+、+1都替换成1,+2、+3都替换成2,并且只要sex、年龄、名字这三列数据并且按照这个顺序排列,然后把数据放到调用的模型中进行预测,然后输出结果
时间: 2024-03-10 16:49:02 浏览: 35
好的,根据你的要求,这是一个Python的代码示例,用于实现对输入数据的处理和模型的调用及预测:
```python
import torch
import pandas as pd
# 加载保存的模型
model = torch.load('saved_model.pth')
# 读取输入数据
data = pd.read_csv('input.csv')
# 数据处理
data['sex'].fillna(25, inplace=True)
data['年龄'].fillna(35, inplace=True)
data['名字'].replace('-', 1, inplace=True)
data['名字'].replace('\+', 2, inplace=True)
data['名字'].replace('\+1', 1, inplace=True)
data['名字'].replace('\+2', 2, inplace=True)
data['名字'].replace('\+3', 2, inplace=True)
# 选择需要的数据列并按照顺序排列
data = data[['sex', '年龄', '名字']]
# 将数据转换为PyTorch张量并进行模型预测
inputs = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float)
outputs = model(inputs)
predicted = outputs.detach().numpy()
# 输出预测结果
print(predicted)
```
需要注意的是,这只是一个示例代码,具体实现可能需要根据你的数据和模型的具体情况进行调整。同时,你需要将输入数据保存为CSV文件,并将保存的模型文件命名为`saved_model.pth`,并与代码文件放在同一个目录下。