前提： 模型参数和结构是分别保存的
1、 构建模型(# load model graph)
model = MODEL()
2、加载模型参数(# load model state_dict)
model.load_state_dict
(
{
k.replace('module.',''):v for k,v in
torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items()
}
)
model = self.model.to(config.device)
* config.device 指定使用哪块GPU或者CPU
*k.replace('module.',''):v 防止torch.DataParallel训练的模型出现加载错误
（解决RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:1问题）
3、设置当前阶段为inference（# predict）
model.eval()
以上这篇pytorch 使用加载训练好的模型做inference就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：notice#nhooo.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。