pytorch 加载模型预处理器
时间: 2023-10-04 17:09:53 浏览: 47
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.load()` 方法来加载模型。加载模型后,可以使用模型对象的 `eval()` 方法将模型转换为评估模式。此外,可以使用 `torch.nn.functional` 模块中的方法来进行预处理。
例如,以下是加载 PyTorch 模型并进行图像预处理的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 将模型转换为评估模式
model.eval()
# 图像预处理器
def preprocess(image_path):
# 加载图像并将其转换为 PyTorch 张量
image = Image.open(image_path)
image = transforms.ToTensor()(image)
# 将图像归一化
image = F.normalize(image, mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
# 将图像转换为批次形式
image = image.unsqueeze(0)
return image
# 使用预处理器处理图像
image = preprocess('image.jpg')
# 使用模型进行推理
output = model(image)
```
在这个例子中,`preprocess()` 函数是一个图像预处理器。它首先使用 `PIL.Image.open()` 方法加载图像,然后使用 `torchvision.transforms.ToTensor()` 方法将其转换为 PyTorch 张量。接下来,使用 `torch.nn.functional.normalize()` 方法将图像归一化,并将其转换为批次形式。最后,返回处理后的图像张量。