要调用训练好的模型,首先需要加载模型的参数,并将其应用到一个 PyTorch 模型中。以下是一个简单的示例代码,展示如何加载模型参数
要调用训练好的模型,首先需要加载模型的参数,并将其应用到一个 PyTorch 模型中。以下是一个简单的示例代码,展示如何加载模型参数并将其应用到一个模型中:
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的神经网络模型
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1) # 输入维度为 10,输出维度为 1
def forward(self, x):
x = self.fc(x)
return x
# 加载模型参数
model = SimpleModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 设置模型为 evaluation 模式
model.eval()
# 使用模型进行预测
input_data = torch.randn(1, 10) # 生成一个随机输入数据
output = model(input_data)
print(output)
在这个示例中,首先定义了一个简单的神经网络模型 SimpleModel
,然后加载了预训练好的模型参数,并将其应用到模型中。最后,使用模型进行预测并输出结果。
--结束END--
本文标题: pytorch如何调用训练好的模型
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