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由pytorch模型转换而来的coreML模型给出了错误的预测概率

可能是由于以下原因导致的：

模型转换错误：在将pytorch模型转换为coreML模型的过程中，可能存在转换错误或不兼容的情况。这可能导致模型结构、权重或计算方式的变化，进而影响预测结果。
数据预处理问题：在将数据输入到coreML模型之前，可能存在数据预处理的问题。例如，数据的归一化、缩放或格式转换可能与模型的预期输入不匹配，导致错误的预测概率。
模型训练问题：如果pytorch模型本身存在训练问题，例如过拟合、欠拟合或数据不平衡等，那么转换后的coreML模型也可能受到这些问题的影响，导致错误的预测概率。

针对这个问题，可以采取以下步骤进行排查和解决：

检查模型转换过程：重新检查pytorch模型转换为coreML模型的过程，确保没有出现错误或警告信息。可以尝试使用其他转换工具或方法，或者查阅相关文档和社区讨论，以解决转换问题。
检查数据预处理：仔细检查数据预处理的步骤，确保数据的格式、范围和分布与模型的预期输入一致。可以尝试使用一些数据可视化工具或打印数据的统计信息，以帮助发现数据预处理问题。
重新训练模型：如果存在模型训练问题的可能性，可以重新训练pytorch模型，并确保使用了合适的数据集、优化算法和超参数设置。在训练过程中，可以监控模型的性能指标，并采取适当的措施来解决训练问题。
调试和测试：使用一些调试和测试技术，例如打印中间结果、逐层调试、输入输出对比等，来进一步分析模型在转换和预测过程中可能出现的问题。可以尝试使用一些模型解释和可视化工具，以帮助理解模型的行为和预测结果。

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