paddle中这句loaded_model0 = load(model_path = "./reg/paddlets-ensemble-model0")报错load() missing 1 required positional argument: 'program'

时间: 2023-06-17 12:05:48 浏览: 44
这个错误提示是因为 `load()` 方法需要两个参数,一个是模型参数的路径 `model_path`,一个是预测程序的 `program`。你需要先使用 `paddle.static.load_inference_model()` 方法加载模型,并获得预测程序和输入输出变量,然后再将预测程序传递给 `load()` 方法。示例代码如下: ```python import paddle import numpy as np # 加载模型参数 model_path = './reg/paddlets-ensemble-model0' predictor, input_names, output_names = paddle.static.load_inference_model(model_path) # 准备输入数据 x = np.random.randn(10, 13).astype('float32') feed_dict = dict(zip(input_names, [x])) # 进行预测 loaded_model0 = paddle.static.load(program=predictor, model_path=model_path) results = loaded_model0.run(feed_dict=feed_dict) print(results) ``` 其中,`paddle.static.load_inference_model()` 方法加载模型参数,返回预测程序、输入变量和输出变量。`feed_dict` 是输入数据的字典,其中键是输入变量的名称,值是对应的数据。`loaded_model0.run()` 方法运行预测程序,并返回预测结果。

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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

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