¿Cómo utilizar un modelo preentrenado .pth en PyTorch?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 31, 2023 at 2:49 am

   Para utilizar el modelo pre-entrenado guardado (.pth file) para probar una nueva imagen, puedes seguir estos pasos:

   1. Cargar el modelo guardado usando la función torch.load(). Por ejemplo, si el modelo guardado está en un archivo llamado ‘model.pth’, puedes cargarlo de la siguiente manera:

   import torch
   
   model = torch.load('model.pth')
   

   1. Preparar la nueva imagen para la prueba. Esto puede implicar redimensionar, normalizar o cualquier otro paso de preprocesamiento que hayas utilizado durante el entrenamiento.

   2. Pasar la imagen a través del modelo para obtener las predicciones. Puedes hacer esto llamando al método forward() del modelo con la nueva imagen como entrada. La salida serán las etiquetas de clase predichas (u cualquier otra salida que tu modelo produzca).

   import torch
   from torchvision import transforms
   
   # Cargar el modelo guardado
   model = torch.load('model.pth')
   
   # Preparar la nueva imagen para la prueba
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize(256),
       transforms.CenterCrop(224),
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
   ])
   image = transform(new_image)    # new_image es la ruta de la nueva imagen
   
   # Pasar la imagen a través del modelo para obtener las predicciones
   outputs = model.forward(image)
   

   1. Interpretar las predicciones. Dependiendo del tipo de problema para el cual se entrenó tu modelo, es posible que necesites convertir la salida en etiquetas de clase u realizar otros pasos de post-procesamiento para obtener las predicciones finales.

   import torch.nn.functional as F
   
   # Convertir la salida en etiquetas de clase
   _, preds = torch.max(outputs, 1)
   labels = ['clase1', 'clase2', 'clase3']    # reemplazar con tus propias etiquetas de clase
   final_preds = [labels[pred] for pred in preds]
   
   # Realizar algunos pasos de post-procesamiento para obtener las predicciones finales
   final_preds = F.softmax(outputs, dim=1)
   final_preds = final_preds.detach().numpy().tolist()
   

   Con estos pasos, deberías poder utilizar el modelo pre-entrenado guardado para probar nuevas imágenes.

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