我在Amazon SageMaker中训练了我的模型并将其下载到了我的本地计算机上。不幸的是，我不知道如何在本地运行这个模型。

模型文件位于一个目录中，文件名如下：

image-classification-0001.paramsimage-classification-0002.paramsimage-classification-0003.paramsimage-classification-0004.paramsimage-classification-0005.paramsimage-classification-symbol.jsonmodel-shapes.json

有谁知道如何使用Python在本地运行这个模型，或者能否指引我找到一些有帮助的资源？我希望避免使用Amazon API来调用模型。

编辑：我使用的模型是基于类似于这个示例的代码创建的。

任何帮助都将不胜感激，我会将赏金奖励给最有帮助的人，即使他们没有完全解决这个问题。

回答：

根据SRC的建议，我通过遵循这个问题和这个文档中的说明，成功运行了模型，这些说明描述了如何加载一个MXnet模型。

我加载模型的方式如下：

lenet_model = mx.mod.Module.load('model_directory/image-classification',5)image_l = 64image_w = 64lenet_model.bind(for_training=False, data_shapes=[('data',(1,3,image_l,image_w))],label_shapes=lenet_model._label_shapes)

然后使用之前链接文档中稍作修改的辅助函数进行预测：

最后，我使用以下代码调用预测：

labels = ['a','b','c', 'd','e', 'f']predict('https://eximagesite/img_tst_a.jpg', labels )