训练完数据集后，如何用pytorch分类测试数据集中的图片

在使用 PyTorch 进行分类测试之前，需要做一些准备工作，包括：

1. 安装 PyTorch 库
2. 下载适当的数据集
3. 准备数据集并加载到 PyTorch 中
4. 定义模型
5. 定义训练过程和优化器
6. 加载模型
7. 对测试数据集进行分类并输出结果

下面是一个简单的代码示例，演示如何使用 PyTorch 进行分类测试：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载测试数据集
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 定义模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 加载模型
PATH = './cifar_net.pth'
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

# 分类测试数据集
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

在上面的代码中，我们使用 CIFAR-10 数据集作为测试数据集，定义了一个简单的卷积神经网络模型，加载了预训练好的模型，并对测试数据集进行了分类。最后输出了模型在测试数据集上的准确率。