PyTorchで訓練したモデルをどのように使用するか。

PyTorchで訓練されたモデルは、以下の手順で使用できます。

1. 必要なライブラリとモデルクラスをインポートします。

import torch
import torch.nn as nn

1. モデルの構造とパラメータを定義する。

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

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

1. 学習済みモデルの重みを読み込む:

model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

モデルの重みを保存するファイルは、実際に保存されたファイル名に基づいて変更することができます。

1. 評価モードにモデルを設定します。

model.eval()

このステップは、モデルを評価モードに切り替え、DropoutやBatch Normalizationなどの不要な操作をオフにするためのものです。

1. 予測をするためにモデルを使用する。

input_data = torch.Tensor(...)  # 输入数据
output = model(input_data)

input_dataはモデルの入力データであり、テンソル（Tensor）またはバッチデータのいずれかである。outputはモデルの出力結果であり、特定のタスクに応じて後処理が行われる。

PyTorchでトレーニングしたモデルの基本的な手順が上記にありますが、具体的なタスクやモデル構造に応じて、追加の処理が必要な場合もあります。