model = torch.load('model_BP_CNN.ckpt')

好的，你的第一个问题是关于载入神经网络模型的命令。这个命令的作用是从文件中加载已经训练好的神经网络模型，并且返回该模型的状态（参数）。在这个命令中，'model_BP_CNN.ckpt' 是指定的保存模型的文件名，可以是存储在本地的文件，也可以是存储在云端服务器上的文件。需要注意的是，这个命令的执行会消耗大量的计算资源和时间。

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del model model = NeuralNet(tr_set.dataset.dim).to(device) ckpt = torch.load(config['save_path'], map_location='cpu') # Load your best model model.load_state_dict(ckpt) plot_pred(dv_set, model, device) # Show prediction on the validation set

这段代码用于加载已保存的模型并在验证集上进行预测，并绘制预测结果。

首先，删除之前定义的模型对象，然后根据数据集的维度创建一个新的模型对象 NeuralNet，并将其放置在指定的设备上。

接下来，使用 torch.load() 函数加载之前保存的最佳模型，其中 config['save_path'] 是保存模型的路径。通过指定 map_location='cpu' 参数，确保模型在 CPU 上加载。

然后，使用 model.load_state_dict() 函数将加载的模型参数加载到新创建的模型对象中。

最后，调用 plot_pred() 函数来在验证集上进行预测，并将预测结果绘制出来。该函数接受验证数据集 dv_set、模型 model 和设备 device 作为输入。它会使用模型在验证集上进行推理，并绘制出真实值和预测值之间的对比图，以便观察模型的预测效果。

def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per

这段代码是用于评估模型性能的函数。它接收一个模型、一个评估数据加载器和一个检查点路径作为输入。如果提供了检查点路径，则加载模型的参数。然后，将模型设置为评估模式，然后使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器禁用梯度计算。对于评估数据加载器中的每个批次，模型对输入图像进行前向传播，得到预测结果。然后，将预测结果与真实标签进行比较，计算正确预测的数量。最后，计算整个评估数据集上的准确率，并返回该准确率值。

注意：这段代码使用了 `torch` 库来加载和操作模型，因此需要先导入 `torch`。