pytorch回归模型训练完成后如何输出数据

训练完成后，可以通过调用模型的`forward()`方法来获取模型对输入数据的预测结果。具体步骤如下：

1. 将需要预测的数据转换为PyTorch张量，并放入设备中（如CPU或GPU）。

import torch

# 将需要预测的数据转换为张量
input_data = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])

# 将张量放入设备中
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
input_data = input_data.to(device)

2. 调用模型的`forward()`方法，获取模型对输入数据的预测结果。

# 调用模型的forward()方法，获取预测结果
model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load("your_model.pth"))  # 加载模型参数
model.eval()  # 切换到评估模式
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)

3. 将输出结果转换为NumPy数组，并将其转换回CPU。

# 将输出结果转换为NumPy数组，并将其转换回CPU
output = output.cpu().numpy()

现在，`output`变量中存储了模型对输入数据的预测结果。可以将其保存到文件或进行其他后续处理。