pytorch离线模型怎么使用

PyTorch的离线模型可以使用多种方法进行加载和使用。以下是一些示例代码：

1. 使用torch.jit.load()函数加载预训练模型：

import torch

model = torch.jit.load('path/to/model.pt')

2. 使用torch.nn.Module.load_state_dict()函数加载预训练模型的状态字典：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=False)
state_dict = torch.load('path/to/model.pt')
model.load_state_dict(state_dict)

3. 使用torch.nn.DataParallel类加载并行化的预训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=False)
model = torch.nn.DataParallel(model)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/model.pt'))

4. 使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel类加载分布式预训练模型：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=False)
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/model.pt'))

无论使用哪种方法，都需要将模型加载到PyTorch中，然后可以使用model()函数进行前向传递，得到模型的输出。例如：

input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)