在预训练的 pytorch 网络中加载单个图像

Question

这里是新手，我正在使用 this pytorch SegNet 实现，其中包含来自 50 个时期训练的权重的“.pth”文件。如何加载单个测试图像并查看净预测？我知道这听起来像是一个愚蠢的问题，但我被困住了。我得到的是：

from segnet import SegNet
import torch

model = SegNet(2)
model.load_state_dict(torch.load('./model_segnet_epoch50.pth'))

如何"use"网单测试图片？

Answer 1

output = model(image) .

请注意，图像应该是 Variable 对象，输出也是。例如，如果你的图像是一个 Numpy 数组，你可以像这样转换它：

var_image = Variable(torch.Tensor(image))

Answer 2

我提供了一个 ResNet152 预训练模型的例子。

def image_loader(loader, image_name):
    image = Image.open(image_name)
    image = loader(image).float()
    image = torch.tensor(image, requires_grad=True)
    image = image.unsqueeze(0)
    return image

data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor()
])


model_ft = models.resnet152(pretrained=True)
model_ft.eval()

print( np.argmax(model_ft(image_loader(data_transforms, $FILENAME)).detach().numpy()))

$FILENAME是你要加载的图片的路径和名称。我从这个 post.

得到了必要的帮助

在预训练的 pytorch 网络中加载单个图像

Load a single image in a pretrained pytorch net

python

image-segmentation

deep-learning

pytorch

convolutional-neural-network