PyTorch中如何进行模型的部署和推理

在PyTorch中进行模型的部署和推理通常有以下几个步骤：

加载已经训练好的模型：

import torchimport torch.nn as nn# 加载已经训练好的模型model = torch.load('model.pth')

设置模型为评估模式：

model.eval()

准备输入数据并进行推理：

# 准备输入数据input_data = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0]])# 进行推理with torch.no_grad():    output = model(input_data)    print(output)

处理模型输出：

# 可以根据需要对模型输出进行进一步处理

以上是一个简单的PyTorch模型部署和推理的流程，实际应用中可能会根据具体情况对代码进行进一步调整和优化。