fcn功率预测代码python

FCN（Fully Convolutional Networks）也可以用于功率预测任务。下面是一个使用FCN进行功率预测的Python代码示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from fcn_model import FCNModel # 假设已经定义了 FCNModel 模型

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载预训练模型
model = FCNModel(num_classes=1) # 假设 num_classes=1 表示预测功率值
model.load_state_dict(torch.load("fcn_model.pth"))
model.to(device)
model.eval()

# 加载要预测的图像
image = Image.open("test_image.png").convert('RGB')

# 对图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
image = transform(image).unsqueeze(0).to(device)

# 进行功率预测
with torch.no_grad():
    output = model(image)
    output = output.squeeze(0).cpu().numpy()

# 输出预测结果
print("Predicted power value:", output)

需要注意的是，上述代码中的`fcn_model.pth`和`fcn_model.py`需要根据具体的模型文件名和代码文件名进行修改。此外，代码中的`num_classes`参数需要根据具体的功率预测任务进行修改。另外，输出的预测结果可能需要进行后处理，例如反归一化等。