pytorch输出模型性能的代码

以下是在PyTorch中输出模型性能的代码示例：

import torch

# 计算模型在测试集上的准确率
def test(model, test_data_loader):
    model.eval()
    num_correct = 0
    num_samples = 0
    with torch.no_grad():
        for data, targets in test_data_loader:
            data = data.cuda()
            targets = targets.cuda()
            scores = model(data)
            _, predictions = scores.max(1)
            num_correct += (predictions == targets).sum()
            num_samples += predictions.size(0)
        accuracy = float(num_correct) / float(num_samples) * 100
    print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy))

# 训练模型
# ...

# 在测试集上测试模型的性能
test(model, test_data_loader)

需要注意的是，这里的`model`是一个PyTorch模型，`test_data_loader`是一个测试数据集的`DataLoader`对象。如果你想输出其他性能指标，可以参考PyTorch的文档进行操作。