model(tensor_image)输出不了任何内容

model = torch.load("u2net.pth", map_location=torch.device('cpu'))没问题
tensor_image也没问题，但是model(tensor_image)却得不到任何输出

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基于new BIng和ChatGPT的回答：
可能是因为模型在GPU上被训练并保存，但是你却在CPU上加载模型和输入数据。尝试使用以下代码将模型转换为CPU模式：

model = torch.load("u2net.pth", map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

另外，检查一下模型的输出形状是否正确，应该是一个四维张量，形状为(batch_size, num_channels, height, width)。如果输出形状不正确，可能需要调整模型或输入数据的形状。

您的问题似乎与使用U-2-Net模型进行推理时遇到的问题有关。为了更好地解决您的问题，请确保您已经按照以下步骤操作：
1.首先，请确保您已正确安装了所有必要的库，特别是torch和torchvision。
2.确保您正确加载了预训练的权重。您的代码中可能缺少一个括号。正确的加载方式是：

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3.验证您的tensorimage是否具有正确的尺寸和类型。U-2-Net通常接受形状为(B, C, H, W)的张量，其中B是批量大小，C是通道数（对于RGB图像通常为3），H和W分别是图像的高度和宽度。此外，确保张量类型为torch.FloatTensor。
4.在将图像传递给模型之前，请确保图像已经进行了适当的预处理。通常，这包括将图像转换为张量，将其尺寸调整为适当的输入尺寸，并进行归一化。例如：

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5.最后，在将图像传递给模型之前，确保模型处于评估模式，这将禁用一些特定于训练的行为，例如Dropout层。

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如果您仍然遇到问题，请提供更多关于您的代码和环境的信息，以便我们更好地帮助您解决问题。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
要调用模型对输入进行推断并输出结果，需要使用模型的forward方法。同时，如果模型是使用GPU进行训练的，需要将其移动到CPU上使用map_location=torch.device('cpu')。

以下是一个完整的使用PyTorch模型进行推断的示例代码：

import torch
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载模型
model = torch.load("u2net.pth", map_location=torch.device('cpu'))  

# 转换输入为所需格式
img = Image.open("input.jpg")
img = img.resize((320, 320))  # 根据模型要求的输入大小进行调整
img = np.array(img)
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, 0)
img = torch.from_numpy(img)
img = img.float()

# 对输入进行推断
with torch.no_grad():
    output = model(img)

# 处理输出并保存结果
output = output.squeeze().cpu().numpy()
output = (output * 255).astype(np.uint8)
output = np.transpose(output, (1, 2, 0))
output = Image.fromarray(output)
output.save("output.png")

在上述代码中，输入图像的格式需要根据模型的要求进行调整，这个可以查看模型的文档或代码，例如可以通过print(model)查看模型的结构。预测完成后，我们需要将输出转换为所需格式并处理，例如进行转置或缩放等。最后，可以使用PIL库将结果保存为图片文件。

希望这个回答能够帮到你。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

以下内容引用CHATGPT：

可能是因为模型的输出被包装在一个字典中，需要提取出来。你可以尝试使用以下代码：

with torch.no_grad():
    output = model(tensor_image)['out']

这里假设模型的输出被包装在了名为'out'的键值对中。你可以查看模型的文档，找到实际的键名。另外，使用torch.no_grad()可以禁止梯度计算，加快计算速度。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^