python图像分割模型读取测试图片

这张图里的代码是构建了一个0向量，但是我想放测试图片进去，不想要这个0向量。怎么改？
参考这个预测文件

改成像这种形式

torch.zeros()是创建0向量。
参考一下这个吧。
大概思路就是先给图片路径，然后加载图片，再可选地对图片进行处理，最后放进去模型就可以输出了。

normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 数据归一化
transform_test = transforms.Compose([
        transforms.Resize(size=(224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        normalize
        ])
img_path = '图片路径'
img = Image.open(img_path)
img_tensor = transform_test(img).unsqueeze(0) #拓展维度
input = img_tensor.cuda(non_blocking=True)
output = model(input)

如有帮助，希望采纳一下！！！

如果图片是转换为单通道，输入Tensor的话，预测的代码是：

    transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(48), transforms.ToTensor(),
                                    transforms.Normalize(mean=[0.485], std=[0.229])])
    model = torch.load('model.pkl')
    torch.no_grad()
    img = Image.open(img_path)
    img = transform(img).unsqueeze(0)
    output = model(img)

如有帮助，希望采纳一下

不太理解问题，如果你想用测试图片，可以用cv2读取图片，然后转像素值还是0-255，处理成b,3,h,w输入就行了

分割模型？是应该分割图片的把，然后用模型读取图片，额不对，是分析图片

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