pytorch如何使用加载训练好的模型做inference-创新互联

这篇文章主要介绍pytorch如何使用加载训练好的模型做inference，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

成都创新互联坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：网站建设、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的尤溪网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！

1、 构建模型(# load model graph)

model = MODEL()

2、加载模型参数(# 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 指定使用哪块GPU或者CPU　　

*k.replace('module.',''):v 防止torch.DataParallel训练的模型出现加载错误

（解决RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:1问题）

3、设置当前阶段为inference（# predict）

model.eval()

以上是“pytorch如何使用加载训练好的模型做inference”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

名称栏目：pytorch如何使用加载训练好的模型做inference-创新互联
标题网址：http://cxhlcq.com/article/cspdgj.html