在PyTorch中，可以使用保存的模型进行预测。以下是一般的步骤：
-
加载模型：使用
torch.load()函数加载保存的模型文件。例如，model = torch.load('model.pth')。 -
设置模型为评估模式：通过调用
model.eval()方法将模型设置为评估模式。这会关闭一些训练时使用的特定层，如Dropout。 -
准备输入数据：根据模型的输入要求，准备待预测的数据。这可能包括数据预处理、转换和标准化等步骤。
-
进行预测：将准备好的数据输入到模型中，通过调用
model(input)进行预测。预测结果将是一个张量。 -
处理预测结果：根据具体任务的需要，对预测结果进行后处理，如转换为概率分布、取最大值等。
-
输出预测结果：根据任务需求，将预测结果进行展示或保存。