import torch # 加载模型参数 model_path = 'model.pth' model_state_dict = torch.load(model_path) # 创建模型实例 input_size = 10 # 输入层大小，根据实际情况调整 hidden_size1 = 32 # 第一层隐藏层大小，根据实际情况调整 hidden_size2 = 16 # 第二层隐藏层大小，根据实际情况调整 output_size = 2 # 输出层大小，根据实际情况调整 model = ThreeLayerNN(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size) # 将模型参数加载到模型中 model.load_state_dict(model_state_dict) # 使用模型进行预测 X_test = torch.randn(1, input_size) # 随机生成一个样本作为测试数据，输入维度为input_size outputs = model(X_test) # 将测试数据输入到模型中得到输出 print(outputs) # 输出模型的预测结果
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