pytorch 怎么调用模型

在 PyTorch 中，可以通过以下步骤调用已经训练好的模型：

1. 导入所需的库和模型定义

import torch
import torchvision.models as models

# 定义模型
model = models.resnet18()

2. 加载已经训练好的模型权重

# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

3. 将模型设置为评估模式

# 设置为评估模式
model.eval()

4. 输入数据并进行推理

# 输入数据
inputs = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 进行推理
outputs = model(inputs)

以上就是使用 PyTorch 调用模型的基本步骤。当然，具体的调用方式还要根据具体的模型和数据进行适当的调整。

相关问题

如何用pytorch调用xception模型

在PyTorch中，虽然没有直接内置的Xception模型，因为它是Keras中的模型，但是可以利用`torch.hub`来加载预训练的Keras模型，并转换成PyTorch可用的形式。以下是大致步骤：

1. 首先，确保已经安装了`torch`、`torchvision`和`keras2onnx`等必要的库：

   pip install torch torchvision keras2onnx

2. 使用`torch.hub`下载Keras的Xception模型：

   from torch.hub import load_model_from_url
   model = load_model_from_url("https://github.com/pytorch/vision/archive/main.zip", model_dir='.')

注意，这会下载整个`vision`库的主要版本，然后从中提取出Xception模型。

3. 然后将Keras模型转换为PyTorch模型：

   import onnx
   import os
   # 将Keras模型导出为ONNX格式
   keras_file = 'xception.onnx'
   if not os.path.exists(keras_file):
       onnx_model = keras2onnx.convert_keras(model, model.name)
       onnx.save(onnx_model, keras_file)

   # 加载ONNX模型
   pytorch_model = onnx.load_model(keras_file)

4. 最后，将PyTorch模型转换为Tensor模块以便于在PyTorch环境下使用：

   input_shape = (1, 3, 299, 299)  # Xception模型输入尺寸，可根据实际调整
   scripted_model = torch.jit.script(pytorch_model.to(device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"))
   scripted_model.eval()

现在你就可以用`scripted_model`这个PyTorch模型来处理输入数据了。

如何基于pytorch调用cnn模型

在PyTorch中调用预训练的CNN（卷积神经网络）模型通常涉及以下几个步骤：

1. **导入库和模型**：
首先，你需要导入必要的库，如`torch`、`torchvision`以及需要的特定模型。例如，如果你想要使用ResNet模型，可以这样做：

   import torch
   from torchvision.models import resnet18
   model = resnet18(pretrained=True)

`pretrained=True`表示加载预训练好的权重。

2. **加载权重（如果需要）**：
如果模型是在其他地方训练并且权重已保存，你可以通过`model.load_state_dict()`加载这些权重：

   model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_model_weights.pth'))

3. **前向传播**：
对于输入数据，你需要创建`torch.Tensor`实例，并通过模型的`forward()`方法进行前向计算。这将返回预测结果：

   input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # (batch_size, channels, height, width)
   output = model(input_data)

4. **处理输出**：
输出取决于模型的设计，可能是类别概率分布或特征向量。对于分类任务，输出通常是logits，你可以使用`softmax`将其转换为概率。

5. **评估和训练**：
如果模型已经预训练，你只需要用于推理；如果你想微调模型，可以设置相应的学习率和优化器来进行训练。