PyTorch模型加载与预测：深度学习之旅

Pytorch加载训练好的模型并预测
随着 深度学习 领域的快速发展， PyTorch 作为一款流行的深度学习框架，广泛应用于各种任务中，如图像分类、 自然语言处理 和 语音识别 等。本文将介绍如何使用PyTorch加载训练好的模型并进行预测。
首先，我们需要明确加载模型和进行预测的概念。加载模型是指将已经训练好的模型读入内存，以便后续使用；进行预测则是指利用加载的模型对新的输入数据进行预测，输出预测结果。
在进行PyTorch加载模型和预测之前，我们需要完成一些准备工作。首先，需要确保已经安装了PyTorch和其他相关的库，如numpy、pandas等。同时，还需要设置合适的环境，如选择合适的硬件配置、调整代码运行内存等。
在加载模型方面，需要明确模型的 存储 位置和格式。PyTorch支持多种模型格式，如pth、tar等。一般来说，我们可以通过以下代码加载模型：

import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')