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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。

成都創(chuàng)新互聯公司是由多位在大型網絡公司、廣告設計公司的優(yōu)秀設計人員和策劃人員組成的一個具有豐富經驗的團隊，其中包括網站策劃、網頁美工、網站程序員、網頁設計師、平面廣告設計師、網絡營銷人員及形象策劃。承接：成都網站設計、成都網站制作、網站改版、網頁設計制作、網站建設與維護、網絡推廣、數據庫開發(fā),以高性價比制作企業(yè)網站、行業(yè)門戶平臺等全方位的服務。

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())

新聞名稱：pytorch中的inference使用實例-創(chuàng)新互聯
文章URL：http://fisionsoft.com.cn/article/dpodsi.html