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這篇文章主要介紹pytorch如何使用加載訓(xùn)練好的模型做inference，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
1、 構(gòu)建模型(# load model graph)
model = MODEL()
2、加載模型參數(shù)(# load model state_dict)
model.load_state_dict
(
{
k.replace('module.',''):v for k,v in
torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items()
}
)
model = self.model.to(config.device)
* config.device 指定使用哪塊GPU或者CPU
*k.replace('module.',''):v 防止torch.DataParallel訓(xùn)練的模型出現(xiàn)加載錯誤（解決RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:1問題）
3、設(shè)置當(dāng)前階段為inference（# predict）
model.eval()
以上是“pytorch如何使用加載訓(xùn)練好的模型做inference”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對大家有幫助，更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！
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