Torch中实现模型推理的方法是什么

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作者
猴君
阅读量:2

在Torch中实现模型推理的方法通常包括以下步骤:

  1. 加载训练好的模型参数:使用torch.load()函数加载训练好的模型参数。

  2. 创建模型实例:使用torch.nn.Module的子类创建模型实例,并将加载好的参数传入模型。

  3. 准备输入数据:准备需要进行推理的输入数据,并将其转换为PyTorch的Tensor格式。

  4. 运行推理:将输入数据传入模型实例,调用模型的forward()方法进行推理。

  5. 处理输出结果:根据模型输出的结果进行后续处理,如计算得分、进行分类等。

  6. 结果展示:根据实际需求,将推理结果展示出来,如打印输出、可视化等。

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