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Pytorch图像去噪实战（五十一）：真实项目级推理脚本封装，支持单图、批量、大图分块和模型自动加载

一、问题场景：模型训练好了，但推理脚本越来越乱

前面我们已经完成了模型训练、评估、部署和工程模板封装。

但真实项目里很快会遇到一个问题：

推理脚本越来越多，单图一个脚本，批量一个脚本，大图分块又一个脚本，最后维护非常痛苦。

我之前做图像去噪项目时，目录里经常出现：

infer.py test.py batch_test.py infer_big.py infer_onnx.py final_infer_v2.py

时间一长，自己都不知道哪个才是最新可用版本。

这一篇我们解决一个很实际的问题：

封装一个真实项目级推理入口，支持单图、目录批量、大图分块、自动加载模型。

二、推理脚本应该具备哪些能力？

一个可复用推理脚本至少要支持：

• 单张图片推理
• 文件夹批量推理
• 自动创建输出目录
• 支持灰度图 / RGB图
• 支持大图分块
• 支持模型权重加载
• 推理过程异常不中断
• 保持原始目录结构