pytorch怎么调用训练好的模型

要调用训练好的模型，需要按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

import torch import torch.nn as nn 

2. 定义模型的结构：

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 

3. 创建模型对象：

model = YourModel() 

4. 加载训练好的模型参数：

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

确保将’path/to/your/trained/model.pth’替换为实际训练好的模型参数文件的路径。

5. 设置模型为评估模式：

model.eval() 

现在，模型已经加载并准备好进行推理了。你可以使用模型进行预测，例如：

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

请注意，为了正确预测，输入数据的尺寸和模型的输入尺寸应该匹配。根据你的具体模型和任务，你可能需要进行适当的数据预处理。

希望能帮助到你！