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调用.pth模型预测自己的数据的例子

发布时间：2024-04-24 17:46:26 来源：文档文库

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在Python中，使用PyTorch库加载和预测.pth模型是非常常见的操作。以下是一个简单的例子，演示如何加载一个预训练的.pth模型，并使用它来预测自己的数据。

首先，确保你已经安装了PyTorch。你可以使用pip来安装：
```pipinstalltorchtorchvision```然后，你可以使用以下代码来加载模型并预测数据：```pythonimporttorchfromtorchvisionimportmodels,transformsfromPILimportImage
#加载预训练模型
model=models.resnet50(pretrained=Truemodel=model.eval(#设置模型为评估模式

#数据预处理步骤（例如，对于图像分类任务）preprocess=transforms.Compose([transforms.Resize(256,transforms.CenterCrop(224,transforms.ToTensor(,transforms.Normalize(mean=[0.485,std=[0.229,0.224,0.225],]
#加载并预处理你的数据
#这里我们假设你有一个名为"image.jpg"的图像文件image=Image.open("image.jpg"input_tensor=preprocess(imageinput_batch=input_tensor.unsqueeze(0#createamini-batchasexpectedbythemodel
#如果你有多个输入数据，你可以将它们堆叠在一起，然后传递给模型。例如，如果有3张图片，你可以这样做：#input_batch=torch.cat((input_batch,input_batch,input_batch,0
#运行模型进行预测
0.456,0.406],

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/8163f998f28583d049649b6648d7c1c708a10b8c.html