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。