pytorch中的inference使用实例-猿码集

1. PyTorch中Inference的概念

在深度学习中，模型训练完毕后需要进行Inference，也就是应用这个模型来预测新数据的结果。Inference需要使用测试数据来进行模型的推断，通常需要进行前向计算（Forward Propagation）。在PyTorch中，可以通过模型的forward()函数来进行前向计算。在Inference时，模型会输出相应的预测结果。因此，在PyTorch中进行Inference，需要定义好模型的结构、参数和输入数据，然后使用forward()函数计算出模型的输出结果。

2. PyTorch中Inference的步骤

2.1 定义模型

在PyTorch中，需要定义好模型的结构和参数。定义模型可以使用nn.Module类，该类是PyTorch中所有神经网络模块的基类，可以看作是神经网络的整个框架，它提供了一种方便的方法来指定网络的结构和参数。下面是一个简单的模型定义：


import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义网络结构
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    
    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, (2, 2))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
    
    def num_flat_features(self, x):
        # 计算卷积后的特征数量
        size = x.size()[1:]  # all dimensions except the batch dimension
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features
model = Net()

2.2 准备输入数据

在PyTorch中进行Inference，需要准备合适的输入数据。通常情况下，输入数据是经过预处理的张量，可以使用torch.Tensor()函数将数据转换成张量。下面是一个简单的数据准备过程：


input_data = torch.Tensor([1,2,3,4])

2.3 模型推断

在准备好模型和输入数据之后，可以使用模型的forward()函数进行推断。推断时需要将输入数据传递给模型，模型将计算出预测结果并返回给调用者。下面是一个简单的模型推断示例：


output = model(input_data)

2.4 处理输出结果

模型推断完成后，可以对输出结果进行处理。输出结果通常是经过Softmax函数处理过的概率分布，因此可以根据预测的概率大小来选择最终的输出结果。可以使用PyTorch中的torch.max()函数来获取概率最大的结果：


pred = output.argmax(dim=1)

2.5 结果打印

最后，还需要将最终的结果打印出来。通常情况下，可以使用print()函数将结果输出到控制台：


print("Prediction:", pred)

3. PyTorch中Inference的实例

下面是一个使用PyTorch进行Inference的实例。我们将使用一个预训练好的ResNet50模型对一张猫的图片进行分类，并输出预测结果。

3.1 安装依赖包

使用PyTorch进行Inference，需要安装好相应的依赖包。下面是安装依赖包的示例代码：

!pip install torch torchvision numpy Pillow

3.2 加载模型

在实例中，我们将使用ResNet50模型对一张猫的图片进行分类。首先，我们需要加载预训练好的ResNet50模型，可以使用torchvision提供的models包中的函数来加载模型。下面是加载ResNet50模型的示例代码：


import torch
import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)

在加载模型时，我们需要指定pretrained=True，这样才能加载预训练好的模型。加载完成后，可以通过print()函数查看模型的结构：


print(model)

输出结果如下：


ResNet(
  (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
  (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
  (relu): ReLU(inplace=True)
  (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
  (layer1): Sequential(
    (0): Bottleneck(
      (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
      (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
      (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
      (bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (relu): ReLU(inplace=True)
      (downsample): Sequential(
        (0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
        (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      )
    )
    (1): Bottleneck(
      (conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
      (bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
      (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
      (bn3): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (relu): ReLU(inplace=True)
    ...

通过查看模型的结构，我们可以看到ResNet50模型包含多个卷积层和全连接层，其中最后一层是全连接层，输出的是1000个类别的概率分布。

3.3 加载图片

在进行图片分类之前，需要先加载图片，并将其转换为模型可以接受的数据格式。可以使用Pillow库中的Image类来实现图片的加载和转换。下面是加载图片的示例代码：


from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms
# 图片的路径
img_path = "cat.jpg"
# 定义图片预处理过程
transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),  # 将图片缩放到指定大小
        transforms.CenterCrop(224),  # 中心裁剪
        transforms.ToTensor(),  # 将图片转换为PyTorch的张量格式
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 标准化
])
# 加载图片并进行预处理
img = Image.open(img_path)
img = transform(img)

在加载图片时，需要指定图片的路径。然后，我们定义了一个transform变量，其中包含了多个对图片的处理操作，例如将图片缩放到指定大小、中心裁剪、转换为张量格式等。最后，我们对图片进行预处理，并将其转换为张量类型。

3.4 对图片进行分类

在完成图片的加载和预处理后，可以将图片传递给ResNet50模型，并计算出模型的输出结果。下面是对图片进行分类的示例代码：


device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
img = img.to(device)
model.eval()
# 计算模型输出
with torch.no_grad():
    output = model(img.unsqueeze(0))
# 处理输出结果
confidence, predicted = torch.topk(output.data, k=1)
confidence = confidence.exp()[0].item()
predicted = predicted[0].item()

在计算模型输出时，我们需要将模型和图片移到GPU上，以加快计算速度。然后，我们将模型的状态设置为eval，这样就可以跳过dropout等训练阶段才需要用到的层。接着，我们将图片传递给模型，并使用torch.no_grad()函数来关闭梯度计算，从而避免浪费计算资源。最后，我们使用torch.topk()函数找出概率最大的类别。

3.5 输出结果

在计算出分类结果后，可以将结果输出到控制台，以查看模型的分类效果。下面是输出结果的示例代码：


print("Prediction: {} ({:.2f}%)".format(predicted, confidence*100))

在输出结果中，我们使用了Python中字符串格式化的方法，将类别编号和概率输出到控制台。

4. 总结

本文介绍了PyTorch中的Inference，包括Inference的概念、步骤以及一个使用ResNet50模型对图片进行分类的实例。在进行Inference时，需要定义好模型和参数，准备好输入数据，计算出模型的输出结果，处理输出结果并最终输出预测结果。通过本文的介绍，我们可以了解到如何在PyTorch中进行模型推断，从而将训练好的模型应用到实际的应用场景中。

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