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#predict.pyimport torchfrom model import GoogLeNetfrom PIL import Imagefrom torchvision import transformsimport matplotlib.pyplot as pltimport jsondata_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])# load imageimg = Image.open("../tulip.jpg")plt.imshow(img)# [N, C, H, W]img = data_transform(img)# expand batch dimensionimg = torch.unsqueeze(img, dim=0)# read class_indicttry: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file)except Exception as e: print(e) exit(-1)# create modelmodel = GoogLeNet(num_classes=5, aux_logits=False)# load model weightsmodel_weight_path = "./googleNet.pth"missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path), strict=False)model.eval()with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()print(class_indict[str(predict_cla)])plt.show()推荐阅读
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