如何使用pytorch保存的pt文件对图片进行预测

首先，您需要加载您保存的PyTorch模型。这可以通过以下代码完成：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载您保存的模型
model = models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()

接下来，您需要将输入的图像转换为模型所需的张量格式。这可以通过以下代码完成：

from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 定义图像转换
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])
])

# 打开图像并应用转换
img = Image.open("your_image.jpg")
img = transform(img)

最后，您可以将输入的张量传递给模型，并获取输出结果。这可以通过以下代码完成：

# 将张量传递给模型
output = model(img.unsqueeze(0))

# 获取输出结果
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print(predicted)

这将输出模型对图像的预测结果。请注意，这里的`resnet18`仅作为示例模型，您需要根据您实际使用的模型进行相应的更改。