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由pytorch模型转换而来的coreML模型给出了错误的预测概率

可能是由于以下原因导致的：

模型转换错误：在将pytorch模型转换为coreML模型的过程中，可能存在转换错误或不兼容的情况。这可能导致模型结构、权重或计算方式的变化，进而影响预测结果。
数据预处理问题：在将数据输入到coreML模型之前，可能存在数据预处理的问题。例如，数据的归一化、缩放或格式转换可能与模型的预期输入不匹配，导致错误的预测概率。
模型训练问题：如果pytorch模型本身存在训练问题，例如过拟合、欠拟合或数据不平衡等，那么转换后的coreML模型也可能受到这些问题的影响，导致错误的预测概率。

针对这个问题，可以采取以下步骤进行排查和解决：

检查模型转换过程：重新检查pytorch模型转换为coreML模型的过程，确保没有出现错误或警告信息。可以尝试使用其他转换工具或方法，或者查阅相关文档和社区讨论，以解决转换问题。
检查数据预处理：仔细检查数据预处理的步骤，确保数据的格式、范围和分布与模型的预期输入一致。可以尝试使用一些数据可视化工具或打印数据的统计信息，以帮助发现数据预处理问题。
重新训练模型：如果存在模型训练问题的可能性，可以重新训练pytorch模型，并确保使用了合适的数据集、优化算法和超参数设置。在训练过程中，可以监控模型的性能指标，并采取适当的措施来解决训练问题。
调试和测试：使用一些调试和测试技术，例如打印中间结果、逐层调试、输入输出对比等，来进一步分析模型在转换和预测过程中可能出现的问题。可以尝试使用一些模型解释和可视化工具，以帮助理解模型的行为和预测结果。

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相关搜索:给出错误预测的CoreML模型测试从GoogleColab转换而来的TensorFlowJS模型在预测结果中具有不同的概率值(使用带有tfjs的角度)将点过程模型强度预测转换为特定点的概率当我使用矩阵变量拟合和预测模型时，predic.lm给出了错误的预测值数量使用coremltools将咖啡因模型转换为CoreML会导致不一致的预测 java好看的gis java画布输出文字 java乘法精度丢失 java设置圆形标签 java如何操作硬件

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