把文件夹中的图像集输入到已构建的预训练模型中。代码
时间: 2024-03-25 19:37:19 浏览: 15
好的,以下是使用 PyTorch 加载图片并输入预训练模型进行推理的示例代码:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 加载预训练模型
model = torch.load('path/to/pretrained/model.pt')
model.eval() # 设置为评估模式
# 加载图片并进行预处理
image = Image.open('path/to/image.jpg')
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])
])
image = transform(image)
image = image.unsqueeze(0) # 加一个维度以符合模型输入
# 输入模型并进行推理
with torch.no_grad():
output = model(image)
probability = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
# 打印输出结果
print(probability)
```
这个示例代码假设预训练模型已经保存在 `path/to/pretrained/model.pt`,要处理的图片是 `path/to/image.jpg`。我们使用了 PyTorch 自带的图像变换工具 `transforms` 对图片进行了一系列预处理操作,包括缩放、居中裁剪、转换为张量、标准化等。最后,我们将处理后的图片输入模型进行推理,并使用 `softmax` 函数将输出转换为概率分布。