Python AlexNet和PyTorch在训练后显示出低精度

我已经训练过Torchvision AlexNet

现在，我加载经过训练的权重，并使用它们预测val集，因此精度非常低

这是我加载权重的方式：

alexnet = models.alexnet()
model_path = "model_best.pth.tar"
state_dict = torch.load(model_path,map_location='cpu')
alexnet.load_state_dict(state_dict,strict=False)  
alexnet.eval()

我知道我的代码的其余部分是正确的，因为它与pytorch上经过预训练的alexnet一起工作

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有什么建议吗？

据我所知，剧本没有问题。你能提供一些细节吗？你想完成什么（使用哪些图片）你的数据集有多大？有多少个时代用于训练？像那样的东西会帮助我们帮助你。因此，请提供一些细节