PyTorch中如何進(jìn)行模型的部署和推理

小樊
190
2024-03-05 18:35:07
欄目: 編程語言

在PyTorch中進(jìn)行模型的部署和推理通常有以下幾個(gè)步驟：

  1. 加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型：
import torch
import torch.nn as nn

# 加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型
model = torch.load('model.pth')
  1. 設(shè)置模型為評(píng)估模式：
model.eval()
  1. 準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)并進(jìn)行推理：
# 準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)
input_data = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0]])

# 進(jìn)行推理
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)
    print(output)
  1. 處理模型輸出：
# 可以根據(jù)需要對(duì)模型輸出進(jìn)行進(jìn)一步處理

以上是一個(gè)簡(jiǎn)單的PyTorch模型部署和推理的流程，實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)根據(jù)具體情況對(duì)代碼進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化。

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