dataloader加载测试集

你需要先准备好测试集的数据文件，然后使用 PyTorch 的 DataLoader 类加载数据。以下是一个示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from my_dataset import MyDataset # 自定义的数据集类，需提前实现

# 定义一些超参数
batch_size = 32
num_workers = 4

# 创建数据集实例
test_dataset = MyDataset('test.txt')

# 创建数据加载器实例
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers)

# 遍历测试集
for i, batch in enumerate(test_dataloader):
    # 将数据放入 GPU
    input_ids = batch['input_ids'].cuda()
    attention_mask = batch['attention_mask'].cuda()

    # 进行前向传播
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids, attention_mask)

    # 处理输出结果
    # ...

    print('Batch %d processed.' % i)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一些超参数，包括批次大小和工作进程数。然后，我们创建了一个自定义的数据集实例，并使用 DataLoader 类将其加载为数据加载器实例。最后，我们遍历数据加载器，将数据放入 GPU 中进行前向传播，并处理输出结果。

需要注意的是，上述代码中的 `MyDataset` 类是一个自定义的数据集类，需提前实现，以便能够正确地读取测试集数据文件并将其转换为 PyTorch Tensor。你需要根据自己的测试集数据格式，实现相应的数据集类。