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这里inference两个程序的连接，如目标检测，可以利用一个程序提取候选框，然后把候选框输入到分类cnn网络中。
这里常需要进行一定的连接。
#加载训练好的分类CNN网络
model=torch.load('model.pkl')
#假设proposal_img是我们提取的候选框，是需要输入到CNN网络的数据
#先定义transforms对输入cnn的网络数据进行处理，常包括resize、totensor等操作
data_transforms=transforms.Compose([transforms.RandomSizedCrop(224),
transforms.ToTensor()])
#由于transforms是对PIL格式数据操作，所以必要时转化格式
def tensor_to_PIL(tensor):
image = tensor.cpu().clone()
image = image.squeeze(0)
image = unloader(image)
return image
#unqueeze（0）是加多一维，对应原来batchsiaze
data=data_transforms(proposal_img).unqueeze(0)
#新版本pytorch已经不用variable，可以省略这句
data=Variable（data）
#貌似这句也是多余的
torch.no_grad()
predict=F.softmax(model(data.cuda()).cuda())
以上这篇pytorch中的inference使用实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2025/2/25
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
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