PyTorchで学習済みモデルを呼び出す方法。

訓練済みモデルを呼び出すには、以下の手順に従う必要があります。

1. 必要なライブラリやモジュールをインポートします。

import torch
import torch.nn as nn

1. モデルの構造を定義する。

class YourModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YourModel, self).__init__()
        # 定义模型的结构

    def forward(self, x):
        # 定义模型的前向传播逻辑
        return x

1. モデルオブジェクトを作成する:

model = YourModel()

1. 準備したモデルパラメータを読み込む：

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

モデルのパラメーター ファイルの実際のトレーニング済みパスに適切に置き換えてください。

1. モデルを評価モードに設定します。

model.eval()

今、モデルは読み込まれ、推論を行う準備が整いました。モデルを使用して予測を行うことができます。

input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 模拟输入数据
output = model(input_data)

正確な予測を行うためには、入力データのサイズとモデルの入力サイズを一致させる必要があります。特定のモデルやタスクに応じて、適切なデータの前処理が必要になるかもしれません。

願わくはあなたのお役に立てますように！