resnet使用自己训练的pt模型进行推理的代码

以下是使用自己训练的 PyTorch 模型进行 ResNet 推理的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models
from PIL import Image
from torchvision import transforms

# 加载模型
model = models.resnet50()
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/model.pt'))
model.eval()

# 图像预处理
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])
])

# 加载图像并进行预处理
image = Image.open('path/to/your/image.jpg')
image = transform(image).unsqueeze(0)

# 将图像输入模型并进行推理
with torch.no_grad():
    output = model(image)

# 显示结果
print(output)

在这个例子中，我们使用了 PyTorch 的 ResNet50 模型，并加载了我们自己训练的模型权重。然后，我们定义了一个图像预处理管道，将图像转换为模型所需的格式。接下来，我们加载了一张图像并进行预处理，将其输入模型并进行推理。最后，我们打印输出结果，这个结果可以根据你的具体应用进行解释。