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目录
一、图像加载和数据转换
二、模型加载
三、前向推理
四、结果解释
一、图像加载和数据转换
首先，需要加载待验证的图像，并将其转换为模型期望的输入大小和数据类型。以下是加载图像并进行数据转换的示例：
import torch
import torchvision
from PIL import Image
from torch import nn# 指定待验证的图像路径
image_path = "D:\\Python_Project\\pytorch\\imgs\\airplane.png"# 加载图像
image = Image.open(image_path)
image = image.convert('RGB') # 将图像转为RGB通道# 数据转换
transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((32, 32)),torchvision.transforms.ToTensor()])image = transform(image)
二、模型加载
在进行模型验证之前，需要加载已经训练好的深度学习模型。以下是加载模型的示例：
model = torch.load("tudui_29.pth", map_location=torch.device('cpu')) # 加载训练模型
model.eval() # 设置模型为评估模式
三、前向推理
现在，可以进行前向推理，将待验证图像输入模型，获得模型的输出。这一步非常关键，因为它用于生成模型的预测结果。
# 为图像添加批次维度
image = torch.reshape(image, (1, 3, 32, 32))# 执行前向推理
with torch.no_grad(): # 使用no_grad上下文管理器以节约内存output = model(image)
四、结果解释
最后，可以解释模型的输出结果。在分类问题中，通常输出是一个概率分布，可以取概率最高的类别作为模型的最终预测。
# 输出结果是一个概率分布，选择概率最高的类别
predicted_class = output.argmax(1)
print("模型的预测类别：", predicted_class)
通过以上步骤，可以完整地进行深度学习模型的验证，包括加载图像、进行数据转换、加载模型、执行前向推理和解释结果。这些步骤有助于评估模型的性能和准确性，为实际应用提供有力的支持。
参考资料：
视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】