conf:0.00104812

[TONG369]

@zacario-li @zacario-li @zacario-li

你好，看到您在https://github.com/zacario-li/libtorch_cpp_mobilenetv2_5classes/issues/2 留言上说使用的是mobilenet_v2_1.0_224这个模

型文件。请问是这个吗？https://github.com/Randl/MobileNetV2-pytorch/blob/master/results/mobilenet_v2_1.0_224/model_best.pth.tar

我试着用它，转成pt，代码如下：

`rom model import MobileNet2

import torch

model = MobileNet2(input_size=224, scale=1)

checkpoint = torch.load("/home/MobileNetV2-pytorch/results/mobilenet_v2_1.0_224/model_best.pth.tar", map_location='cpu')

model.load_state_dict(checkpoint, False)

model.eval()

dummy_input = torch.empty(1,3,224,224, dtype=torch.float32, device=torch.device('cpu'))

standard_out = model(dummy_input)

print('[Info] standard_out: {}'.format(standard_out))

traced_script_module = torch.jit.trace(model, torch.ones(1, 3, 224, 224))

traced_script_module.save("mobilenet_v2.pt")

reload_script = torch.jit.load("./mobilenet_v2.pt")

script_output = reload_script(dummy_input)

print('[Info] script_output: {}'.format(script_output)) ` 为什么，得到的推理结果很离谱呀？是哪里出错 了嘛?

或者麻烦您把这个原模型的pth文件或者pth.tar文件发送到我的邮箱中：[email protected]

[zacario-li]

@TONG369 很抱歉，这个时间比较久了，我已经不记得了。如果你得到的结果很糟糕，那么我们应该优先查一下数据预处理的部分是不是一致的，很多时候，我们经常忽略了这个部分。