with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))其中1) batchsize=32, learning_rate = 1e-2,epochs=100, 中间层神经元依次为400,300,200,100. 2) 隐层含有ReLU()和批标准化函数。

这段代码是用来测试模型在测试集上的准确率的。首先使用了`torch.no_grad()`，这是一个上下文管理器，用于禁用梯度计算，可以减少显存占用和加速计算。然后在测试集上循环，将每个批次的图像输入模型中进行前向传播得到输出，然后找到输出中的最大值，并与真实标签进行比对，记录正确分类的数量。最后输出测试集上的准确率。

至于你的问题，我并不清楚你的问题是什么，请重新提出你的问题。

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with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) test_true.extend(labels.numpy()) test_pred.extend(predicted.numpy())

这段代码看起来像是 PyTorch 中用于进行模型测试的代码，其中包含了一个测试数据集的迭代器 test_loader，以及一个模型 model。代码中使用了 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算，因为在测试时不需要进行梯度更新。在迭代测试数据集时，模型将输入数据 inputs 作为输入，计算出模型的输出 outputs，并使用 torch.max() 函数找到输出中最大值的索引作为预测结果 predicted。将真实标签 labels 和预测结果 predicted 分别存储在 test_true 和 test_pred 列表中。最后，这两个列表可以用于计算模型的测试指标，例如准确率、召回率等等。

correct_preds = 0 total_preds = 0 with torch.no_grad(): for data in test_iter: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) total_preds += labels.size(0) correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data)) total_preds = len(labels) accuracy = correct_preds / total_preds

根据您提供的代码，您想计算模型在测试集上的准确率。但是，您在计算正确预测数和总预测数时存在问题。代码中应该将变量 correct_preds 和 total_preds 的赋值语句修改为：

correct_preds += torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds += labels.size(0)

这样才能正确计算模型在测试集上的准确率。另外，您在计算准确率时，应该将总预测数转换为 float 类型，否则准确率将始终为 0。可以使用以下代码计算准确率：

accuracy = correct_preds.float() / total_preds

希望对您有所帮助！