pytorch如何用自己训练好的模型预测新的图片类型?

博主寻求帮助,询问如何使用Pytorch中自己训练好的模型来预测新的图片类型,涉及信息技术领域中深度学习模型应用的问题。

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求大神帮助,pytorch如何用自己训练好的模型预测新的图片类型?

好的,下面是使用 PyTorch 加载已训练好的模型,读取文件夹中的图片进行预测,并生成折线图的代码: ```python import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image import os import matplotlib.pyplot as plt # 加载模型 model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')) # 定义变换 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预测图片 image_folder = 'image_folder' results = [] for filename in os.listdir(image_folder): image_path = os.path.join(image_folder, filename) image = Image.open(image_path) image_tensor = transform(image) image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) with torch.no_grad(): output = model(image_tensor) _, predicted = torch.max(output.data, 1) predicted_class = predicted.item() results.append(predicted_class) # 绘制折线图 plt.plot(results) plt.xlabel('Image Index') plt.ylabel('Predicted Class') plt.show() ``` 这段代码与之前的代码类似,只是在预测图片后,将每张图片预测结果保存到一个列表 `results` 中。然后,代码使用 `matplotlib` 库绘制折线图,横轴是图片的索引,纵轴是预测结果。最后,代码调用 `plt.show()` 函数显示折线图。 注意,这段代码仅适用于分类问题,如果是回归问题,需要进行相应的修改。另外,为了保证折线图的可读性,建议 `image_folder` 中的图片数量不要太多。
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