PyTorch 加载和运行模型预测的6种技巧

PyTorch 06 - 加载和运行模型预测

一、导入已有模型

这一小节主要介绍如何加载一个模型以及它的持久参数状态和推理模型预测。

为了载入模型，我们需要预先定义一个模型类，里面包含用于训练模型的神经网络的状态和参数。

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型结构，比如层和连接
        self.layer1 = torch.nn.Linear(784, 512)
        self.layer2 = torch.nn.Linear(512, 256)
        self.layer3 = torch.nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        # 定义模型的前向传播过程
        x = self.layer1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.layer2(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

接下来，我们需要实例化这个模型类，并使用torch.load()函数加载预先训练好的模型参数：

model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('my_model.pt'))

二、运行模型预测

加载模型后，我们就可以使用它来进行模型预测了。

首先，我们需要准备一个输入数据张量：

input_data = torch.randn(1, 784)

然后，我们可以将这个输入数据张量传递给模型，并使用model.forward()方法进行正向传播：

output = model(input_data)

最后，我们可以使用torch.argmax()函数来获得模型预测的类别：

prediction = torch.argmax(output, dim=1)

三、保存模型

为了保存模型，我们可以使用torch.save()函数将模型的参数状态保存到文件中：

torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pt')

这样，我们就可以在以后加载这个模型，并继续使用它进行模型预测了。

结语

本指南向您介绍了PyTorch中加载和运行模型预测的基本步骤。通过这些步骤，您就可以轻松地将预先训练好的模型集成到您的应用程序中，并使用它来进行模型预测。

如果您有任何问题或建议，请随时与我联系。