怎么使用训练好的模型Python
常见问答
如何在Python中加载已训练的模型？
我已经训练好了模型，想在Python程序中加载它。应该使用哪些库和方法来正确导入这个模型？
使用适当库加载训练好的模型
根据你所使用的机器学习库不同，加载模型的方式也有所不同。例如，使用TensorFlow，可以用tf.keras.models.load_model()来加载保存的模型文件；如果是PyTorch模型，可以使用torch.load()加载模型权重，然后用model.load_state_dict()载入。确保模型文件路径正确，且版本兼容。
怎样用Python代码对加载的模型进行预测？
我已经成功导入了我的训练模型，想知道如何通过Python代码来对新输入数据进行预测？
通过模型调用预测接口进行推断
在TensorFlow/Keras中，可以直接调用model.predict(input_data)对输入数据进行预测。PyTorch中，需要将模型切换到评估模式(model.eval())，然后将输入转换为张量并传入模型，最后根据输出结果进行处理。预测时要确保输入数据格式和模型训练时一致。
如何保存和导出训练好的Python模型以便后续使用？
我想将训练完成的模型保存到磁盘，方便以后使用。Python中常见的保存模型的方法有哪些？
使用模型保存功能将模型持久化
不同框架有各自保存模型的规范。TensorFlow/Keras支持model.save('path')保存整个模型结构和权重；PyTorch则常用torch.save(model.state_dict(), 'path')保存权重参数。选择合适的格式保存能保证你以后快速加载和使用模型。