图像数据预测并最终转换为张量

inputList = model.get_inputs()

• 含义：这行代码调用了模型的 get_inputs() 方法，该方法返回模型的输入对象。输入对象通常是一个列表，其中每个元素代表模型的一个输入张量。在这里，inputList 是一个包含模型输入的列表。

inputList[0].set_data_from_numpy(图像信息)

• 含义：这行代码将处理后的图像数据设置为模型的第一个输入。set_data_from_numpy() 方法通常用于将NumPy数组格式的数据转换为模型可以接受的格式。这一步是将图像数据准备好，以便模型进行推理。

retruns = model.predict(inputList)

• 含义：这行代码调用模型的 predict() 方法，传入之前准备好的输入数据 inputs。模型会使用这些输入数据进行前向传播，计算出预测结果。retruns 将包含模型的输出，通常是一个包含预测结果的数组或张量。

retruns = retruns[0]

• 含义：在某些情况下，模型的 predict() 方法可能返回一个包含多个输出的列表或元组。这里的 retruns[0] 表示我们只取第一个输出，通常是我们所关心的预测结果。

retruns = torch.from_numpy(retruns.get_data_to_numpy())

• 含义：这行代码将预测结果 retruns 转换为NumPy数组格式，然后再将其转换为PyTorch张量。get_data_to_numpy() 方法通常用于从模型的输出对象中提取数据。这样做的目的是为了利用PyTorch的张量操作功能，方便后续对预测结果的处理和分析。