如何对我的图像集使用类型<torchvision.models>进行预测？ Python / Torchvision / PyTorch

Question

我已经在训练和验证集上训练了图像，但是现在我希望将模型应用于测试集（我也存储了分类）。我看到的甚至处理测试集的唯一方法是通过与验证集完全相同的机制，但这使它成为验证集而不是测试集的扩展吗？没有预测。

model_ft, hist = train_model(model_ft, dataloaders_dict, criterion, optimizer_ft, num_epochs=num_epochs)

Answer 1

尝试以下类似方法

def predict(model, dataloader):  
  # Set model to evaluate mode
  model.eval()   
  predictions = []

  with torch.no_grad()
    # Iterate over data.
    for inputs, _ in dataloader:
      outputs = model(inputs)
      _, preds = torch.max(outputs, 1)
      predictions.extend(preds.numpy())

  return predictions

print (predict(model_ft, your_test_dataloader))