如何在Python中加载.mdl文件？

在Python中加载.mdl文件可以使用PyTorch的torchvision库。torchvision是一个用于计算机视觉任务的PyTorch扩展库，其中包含了许多预训练的模型和工具函数。

要加载.mdl文件，首先需要安装torchvision库。可以使用以下命令进行安装：

pip install torchvision

安装完成后，可以使用以下代码加载.mdl文件：

import torch
import torchvision.models as models

model = models.detection.__dict__['maskrcnn_resnet50_fpn'](pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/your/model.mdl'))
model.eval()

上述代码中，我们使用了Mask R-CNN模型作为示例。你可以根据自己的需求选择其他模型。maskrcnn_resnet50_fpn是Mask R-CNN模型的一种变体，可以在目标检测和实例分割任务中使用。

在加载.mdl文件之前，需要确保你已经将模型文件保存在本地，并将文件路径替换为实际的路径。

加载完成后，你可以使用model对象进行推理或其他操作。请注意，加载.mdl文件只是加载了模型的权重，你可能还需要根据具体任务对模型进行进一步的配置和调整。

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