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（在本次研究中我们创建了一个Python文件predict.py，首先加载测试数据，使用 DatasetClassify 类将数据封装为 PyTorch 数据集，使用 DataLoader 加载数据，并通过 collator_fn 函数将数据转换为模型输入格式，然后加载预训练的模型，对测试数据进行预测，将预测结果从数字标签转换为对应的对话行为，最后将预测结果保存为新的JSON文件）。ext 表示该模型使用了扩展的数据集进行预训练，这可能包括更多的中文文本类型和领域，以提高模型的泛化能力。

在人工智能的学习当中训练模型是必不可缺的一个环节，而在GPU上训练模型通常要比在CPU上训练快40~50倍，并且GPU算力资源的成本较高，所以我们要确认高价买来的GPU资源是否被有效的利用。下面我们将介绍几种检测GPU资源是否被利用的方法。

本篇内容中我们主要探讨3种常用的预训练模型：一种可以根据内容对图像进行分类的模型，一种可以从真实图像中生成新图像的模型，还有一种可以使用合适的英语来描述图像内容的模型。以及一组工具：PyTorch Hub。

随着人工智能行业的火速发展算力资源也成为了学生以及研究人员所面临的一大难题，而GPU硬件设备的价格一直以来都是高居不下，为了解决这个难题我们可以使用一些算力平台的免费GPU资源，虽然这些资源都存在着时间限制但可以节省我们的成本并提高效率使我们能够更好的去学习人工智能。例如阿里云天池实验室、Kaggle、谷歌的Colab等。

PyTorch具备两个特性PyTorch如何支持深度学习概述PyTorch项目的基础PyTorch是一个python程序库，有助于构建深度学习项目。它强调灵活性，并且允许python来表示深度学习模型。PyTorch易于学习、使用、扩展和调试。在PyTorch中为我们提供了一种数据类型张量，通常用来存储数字、向量、矩阵和数组。PyTorch中的“py”是指Python但实际上还包含了许多的非Python代码。