pytorch怎么調用訓練好的模型

要調用訓練好的模型，需要按照以下步驟進行：

導入必要的庫和模塊：

import torch
import torch.nn as nn

定義模型的結構：

class YourModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YourModel, self).__init__()
        # 定義模型的結構

    def forward(self, x):
        # 定義模型的前向傳播邏輯
        return x

創建模型對象：

model = YourModel()

加載訓練好的模型參數：

model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/trained/model.pth'))

確保將’path/to/your/trained/model.pth’替換為實際訓練好的模型參數文件的路徑。

設置模型為評估模式：

model.eval()

現在，模型已經加載并準備好進行推理了。你可以使用模型進行預測，例如：

input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 模擬輸入數據
output = model(input_data)

請注意，為了正確預測，輸入數據的尺寸和模型的輸入尺寸應該匹配。根據你的具體模型和任務，你可能需要進行適當的數據預處理。

希望能幫助到你！

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