在PyTorch中,可以使用保存的模型进行预测。以下是一般的步骤:
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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')。
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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。
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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。 
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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。
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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。 
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输出预测结果:根据任务需求,将预测结果进行展示或保存。