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调用.pth模型预测自己的数据的例子
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:
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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:
```python
importtorch
fromtorchvisionimportmodels,transforms
fromPILimportImage
#
加载预训练模型
model=models.resnet50(pretrained=True
model=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(image
input_batch
=
input_tensor.unsqueeze(0
#
create
a
mini-
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
《调用.pth模型预测自己的数据的例子.doc》
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