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# 加载参数到网络中
load_param_into_net(net, param_dict)
# 使用函数model.predict预测image对应分类
output = model.predict(Tensor(data['image']))
# 输出预测分类与实际分类
print(f'Predicted: "{predicted[0]}", Actual: "{labels[0]}"')
Question: 导入参数之后,预测model还是沿用之前的模型吗?如果是只是想展示如何使用checkpoint加载到模型中,这里的内容也不完整?又或者Mindspore加载参数后model也会随之更新? 谢谢解答。
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