保存神经回路模型后怎样调用

保存神经网络模型后，你可以通过加载模型来调用它。在 PyTorch 中，可以使用 `torch.load()` 函数加载已保存的模型。例如，假设你已经将模型保存到文件 "model.pt" 中，可以使用以下代码来加载模型：

import torch

# 定义模型结构
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义模型结构

# 创建模型实例
model = Net()

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load("model.pt"))

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 使用模型进行预测
output = model(input_tensor)

这里假设 `model.pt` 文件存储了模型的参数。你需要创建一个与原始模型结构相同的模型实例，然后使用 `load_state_dict()` 函数加载模型参数。最后，你可以使用模型进行预测。