pycharm里测试集测试神经网络所用语句

在 PyCharm 中测试神经网络时，你需要编写一些代码来加载模型和测试数据集，并运行测试。以下是一些示例代码，可以帮助你开始测试：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from model import MyNeuralNet # 假设你的神经网络定义在 model.py 文件中

# 加载模型
model = MyNeuralNet()
model.load_state_dict(torch.load('my_model.pth'))

# 加载测试数据集
test_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(28),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=test_transforms)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 测试模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))

在这个示例中，我们假设你的神经网络定义在 `model.py` 文件中，并且保存为 `my_model.pth` 文件。我们使用 PyTorch 的 DataLoader 类来加载测试数据集，并使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用梯度计算，以提高代码的运行效率。最后，我们计算测试集上的准确率并输出结果。