Zyjsjtu

# 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。