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# 加载模型预测

PaddleX可以使用`load_model`接口加载模型（包括训练过程中保存的模型，导出的部署模型，量化模型以及裁剪的模型）进行预测，同时PaddleX中也内置了一系列的可视化工具函数，帮助用户方便地检查模型的效果。

## 图像分类
```
import paddlex as pdx
model = pdx.load_model('./mobilenetv2')
result = model.predict('./mobilenetv2/test.jpg')
print("Predict Result: ", result)
```


## 目标检测和实例分割
```
import paddlex as pdx
test_jpg = './xiaoduxiong_epoch_12/test.jpg'
model = pdx.load_model('./xiaoduxiong_epoch_12')
result = model.predict(test_jpg)
pdx.det.visualize(test_jpg, result, thresh=0.5, save_dir='./')
```
在上述示例代码中，通过调用`paddlex.det.visualize`可以对目标检测/实例分割的预测结果进行可视化，可视化的结果保存在`save_dir`下。
> 注意：目标检测和实例分割模型在调用`predict`接口得到的结果需用户自行过滤低置信度结果，在`paddlex.det.visualize`接口中，我们提供了`thresh`用于过滤，置信度低于此值的结果将被过滤，不会可视化。


## 语义分割
```
import paddlex as pdx
test_jpg = './deeplabv3p_mobilenetv2_coco/test.jpg'
model = pdx.load_model('./deeplabv3p_mobilenetv2_coco')
result = model.predict(test_jpg)
pdx.seg.visualize(test_jpg, result, weight=0.0, save_dir='./')
```
在上述示例代码中，通过调用`paddlex.seg.visualize`可以对语义分割的预测结果进行可视化，可视化的结果保存在`save_dir`下。其中`weight`参数用于调整预测结果和原图结果融合展现时的权重，0.0时只展示预测结果mask的可视化，1.0时只展示原图可视化。


PaddleX的`load_model`接口可以满足用户一般的模型调研需求，如若为更高性能的预测部署，可以参考如下文档

- [服务端Python部署]()  
- [服务端C++部署]()