Torch中如何进行模型测试

在Torch中进行模型测试通常需要以下步骤：

1. 加载训练好的模型：首先需要加载之前训练好的模型，可以通过torch.load()函数加载模型的参数。

2. 准备测试数据：准备用于测试的数据集，可以通过torch.utils.data.DataLoader加载数据。

3. 进行前向传播：使用加载好的模型对测试数据进行前向传播，得到模型的预测结果。

4. 计算准确率或其他评价指标：根据测试数据的真实标签和模型的预测结果，计算模型的准确率或其他评价指标。

以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data

# 加载模型
model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

# 准备测试数据
test_dataset = YourTestDataset()
test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 进行测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / total
print('Accuracy: {
:.2f}
    %'.format(100 * accuracy))

在这个示例中，我们首先加载已经训练好的模型，然后准备测试数据并使用模型进行前向传播。最后计算模型的准确率并输出。

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