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這里inference兩個程序的連接，如目標檢測，可以利用一個程序提取候選框，然后把候選框輸入到分類cnn網絡中。
這里常需要進行一定的連接。
#加載訓練好的分類CNN網絡
model=torch.load('model.pkl')
#假設proposal_img是我們提取的候選框，是需要輸入到CNN網絡的數據
#先定義transforms對輸入cnn的網絡數據進行處理，常包括resize、totensor等操作
data_transforms=transforms.Compose([transforms.RandomSizedCrop(224),
transforms.ToTensor()])
#由于transforms是對PIL格式數據操作，所以必要時轉化格式
def tensor_to_PIL(tensor):
image = tensor.cpu().clone()
image = image.squeeze(0)
image = unloader(image)
return image
#unqueeze（0）是加多一維，對應原來batchsiaze
data=data_transforms(proposal_img).unqueeze(0)
#新版本pytorch已經不用variable，可以省略這句
data=Variable（data）
#貌似這句也是多余的
torch.no_grad()
predict=F.softmax(model(data.cuda()).cuda())
以上這篇pytorch中的inference使用實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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