resnet50 pytorch 加载权重文件的pridict文件 cpu部署’

以下是使用 PyTorch 加载 ResNet50 预训练模型并进行预测的示例代码。假设你已经下载了 PyTorch ResNet50 预训练模型权重文件（通常是以 `.pth` 或 `.pt` 文件格式存储）。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
from PIL import Image

# 创建模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True)
model.eval()

# 预处理图像
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]
    )
])

# 加载图像
img = Image.open('test.jpg')

# 预处理并转换图像为模型输入所需格式
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(img_tensor)

# 获取预测结果
pred = np.argmax(output.numpy())

# 输出预测结果
print('预测结果为:', pred)

在上面的代码中，我们首先使用 `torch.hub.load` 来加载 ResNet50 预训练模型。然后，我们定义了一个图像预处理的 transform，将图像转换为模型输入所需的格式。接着，我们加载测试图像，并将其预处理为模型输入所需的格式。最后，我们使用 `model` 对图像进行预测，并输出预测结果。

如果你想在 CPU 上部署这个模型，只需要将模型和输入数据都放在 CPU 上即可。在 PyTorch 中，可以使用 `model.cpu()` 和 `img_tensor.cpu()` 将它们转移到 CPU 上。