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如果需要在独立于训练脚本的新脚本中部署模型，这种情况模型和权重在内存中不存在，因此需要构造一个模型类的对象，然后将存储的权重加载到模型中。

加载模型参数，验证模型的性能，并在测试数据集上部署模型

from torch import nn
from torchvision import models# 定义一个resnet18模型，不使用预训练参数
model_resnet18 = models.resnet18(pretrained=False)
# 获取模型的全连接层的输入特征数
num_ftrs = model_resnet18.fc.in_features
# 定义分类的类别数
num_classes=10
# 将全连接层的输出特征数改为分类的类别数
model_resnet18.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)import torch 
path2weights="./models/resnet18_pretrained.pt"
# 加载预训练的ResNet18模型权重
model_resnet18.load_state_dict(torch.load(path2weights))
# 将ResNet-18模型设置为评估模式
model_resnet18.eval();
# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():# 如果可用，将设备设置为CUDAdevice = torch.device("cuda")# 将模型移动到CUDA设备上model_resnet18=model_resnet18.to(device)def deploy_model(model,dataset,device, num_classes=10,sanity_check=False):# 获取数据集的长度len_data=len(dataset)# 初始化输出张量y_out=torch.zeros(len_data,num_classes)# 初始化真实标签张量y_gt=np.zeros((len_data),dtype="uint8")# 将模型移动到指定设备model=model.to(device)# 初始化时间列表elapsed_times=[]with torch.no_grad():for i in range(len_data):# 获取数据集中的一个样本x,y=dataset[i]# 将真实标签存入张量y_gt[i]=y# 记录开始时间start=time.time()    # 将输入数据传入模型进行预测yy=model(x.unsqueeze(0).to(device))# 将预测结果存入张量y_out[i]=torch.softmax(yy,dim=1)# 计算预测时间elapsed=time.time()-start# 将预测时间存入列表elapsed_times.append(elapsed)# 如果进行完整性检查，则跳出循环if sanity_check is True:break# 计算平均预测时间inference_time=np.mean(elapsed_times)*1000# 打印平均预测时间print("average inference time per image on %s: %.2f ms " %(device,inference_time))# 返回预测结果和真实标签return y_out.numpy(),y_gt

from torchvision import datasets
import torchvision.transforms as transforms# 数据转换
data_transformer = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])path2data="./data"# 加载数据
test0_ds=datasets.STL10(path2data, split='test', download=True,transform=data_transformer)
print(test0_ds.data.shape)

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit# 创建StratifiedShuffleSplit对象，设置分割次数为1，测试集大小为0.2，随机种子为0
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=0)# 获取test0_ds的索引
indices=list(range(len(test0_ds)))# 获取test0_ds的标签
y_test0=[y for _,y in test0_ds]# 对索引和标签进行分割
for test_index, val_index in sss.split(indices, y_test0):# 打印测试集和验证集的索引print("test:", test_index, "val:", val_index)# 打印测试集和验证集的大小print(len(val_index),len(test_index))

from torch.utils.data import Subset# 从test0_ds中选取val_index索引的子集，赋值给val_ds
val_ds=Subset(test0_ds,val_index)
# 从test0_ds中选取test_index索引的子集，赋值给test_ds
test_ds=Subset(test0_ds,test_index)
# 定义均值
mean=[0.4467106, 0.43980986, 0.40664646]
# 定义标准差
std=[0.22414584,0.22148906,0.22389975]
# 定义一个名为test0_transformer的变量，用于将一系列的图像变换操作组合在一起
test0_transformer = transforms.Compose([# 将图像转换为Tensor类型transforms.ToTensor(),# 对图像进行归一化操作，使用mean和std作为均值和标准差transforms.Normalize(mean, std),])   
# 将test0_transformer赋值给test0_ds的transform属性
test0_ds.transform=test0_transformer

import time
import numpy as np# 调用deploy_model函数，传入model_resnet18,val_ds,device和sanity_check参数，返回y_out和y_gt
y_out,y_gt=deploy_model(model_resnet18,val_ds,device=device,sanity_check=False)
# 打印y_out和y_gt的形状
print(y_out.shape,y_gt.shape)

from sklearn.metrics import accuracy_score# 将y_out中的最大值索引赋值给y_pred
y_pred = np.argmax(y_out,axis=1)
# 打印y_pred和y_gt的形状
print(y_pred.shape,y_gt.shape)# 计算并打印y_pred和y_gt的准确率
acc=accuracy_score(y_pred,y_gt)
print("accuracy: %.2f" %acc)

 

# 部署模型，得到预测结果和真实标签
y_out,y_gt=deploy_model(model_resnet18,test_ds,device=device)# 取出预测结果中概率最大的类别
y_pred = np.argmax(y_out,axis=1)# 计算准确率
acc=accuracy_score(y_pred,y_gt)# 打印准确率
print(acc)

from torchvision import utils
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
np.random.seed(1)# 定义一个函数，用于显示图像
def imshow(inp, title=None):# 定义图像的均值和标准差mean=[0.4467106, 0.43980986, 0.40664646]std=[0.22414584,0.22148906,0.22389975]# 将图像从tensor转换为numpy数组，并转置inp = inp.numpy().transpose((1, 2, 0))# 将均值和标准差转换为numpy数组mean = np.array(mean)std = np.array(std)# 将图像的像素值进行归一化inp = std * inp + mean# 将像素值限制在0和1之间inp = np.clip(inp, 0, 1)# 显示图像plt.imshow(inp)# 如果有标题，则显示标题if title is not None:plt.title(title)# 暂停0.001秒plt.pause(0.001) # 定义网格大小
grid_size=16
# 随机生成4个索引
rnd_inds=np.random.randint(1,len(test_ds),grid_size)
# 打印随机生成的索引
print("image indices:",rnd_inds)# 根据索引获取对应的图像和标签
x_grid_test=[test_ds[i][0] for i in rnd_inds]
y_grid_test=[(y_pred[i],y_gt[i]) for i in rnd_inds]# 将图像转换为网格
x_grid_test=utils.make_grid(x_grid_test, nrow=4, padding=2)
# 打印网格的形状
print(x_grid_test.shape)# 设置图像的大小
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10)
# 显示网格
imshow(x_grid_test,y_grid_test)