这篇文章主要介绍pytorch如何使用加载训练好的模型做inference，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
1、 构建模型(# load model graph)
model = MODEL()
2、加载模型参数(# load model state_dict)
计算
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企业服务
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()
以上是“pytorch如何使用加载训练好的模型做inference”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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