PyTorchでモデルを展開して推論を行う方法は何ですか。

PyTorchでモデルのデプロイと推論を行う際には、通常以下の手順があります。

1. 訓練済みモデルを読み込む：

import torch
import torch.nn as nn

# 加载已经训练好的模型
model = torch.load('model.pth')

1. モデルを評価モードに設定する：

model.eval()

1. データの入力と推論の準備をします。

# 准备输入数据
input_data = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0]])

# 进行推理
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)
    print(output)

1. モデルの出力処理:

# 可以根据需要对模型输出进行进一步处理

これはPyTorchモデルのデプロイと推論の簡単なプロセスですが、実際のアプリケーションでは、コードをさらに調整して最適化する必要があるかもしれません。