模型预测代码如下：

model = pdx.load_model('output/fasterrcnn_resnet/best_model')  # 加载训练好的模型
image_name = 'data/JPEGImages/50.jpg'
result = model.predict(image_name)
pdx.det.visualize(image_name, result, threshold=0.6, save_dir='./output/')  # 将预测好的图片标记并输出到指定目录，threhold代表置信度低于0.6的不进行输出

模型转换

    在服务端部署模型时需要将训练过程中保存的模型导出为inference格式模型，因此，需要将训练好的best_model进行导出，在终端执行如下命令如下：

paddlex --export_inference --model_dir=output/fasterrcnn_resnet/best_model/ --save_dir=inference_model/resnet

inference模型如何部，下一篇细讲