test_acc += (output.max(1)[1] == y).sum().item()

这是一个用于计算测试集准确率的代码行，其中包含以下几个部分：

1. output.max(1)[1]：表示对模型输出的每个样本的预测结果取最大值，并返回最大值的索引，即该样本被预测为哪个类别。

2. (output.max(1)[1] == y)：表示将上述预测结果与真实标签进行比较，得到一个布尔值的张量，其中每个元素表示该样本的预测结果是否与真实标签相同。

3. (output.max(1)[1] == y).sum()：表示将上述张量中的所有元素相加，得到一个表示预测正确的样本数量的标量值。

4. (output.max(1)[1] == y).sum().item()：表示将上述标量值转换为 Python 中的标量值（即 int 或 float 类型），以便进行后续的计算和处理。

总体来说，这个代码行的作用是计算模型在测试集上的准确率，即正确预测的样本数除以总样本数。

相关问题

# 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for index,adj,features,labels in test_loader: #adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))

这段代码是一个 PyTorch 模型的测试函数，用于在测试集上评估模型的准确率。函数接受三个参数：

- `model`：PyTorch 模型对象
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器
- `device`：模型所在的设备，可以是 CPU 或 GPU

下面是这个函数的详细说明：

1. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，这会关闭一些训练时使用的特定功能，例如 dropout 和 batch normalization。

2. `correct = 0` 和 `total = 0`：初始化正确预测的数量和测试样本的总数量。

3. `with torch.no_grad():`：在评估模式下，我们不需要计算梯度，因此使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭梯度计算。

4. `for index,adj,features,labels in test_loader:`：迭代测试集数据加载器，加载测试数据的节点特征、邻接矩阵和标签。

5. `output, _, _ = model(features)`：使用模型预测节点标签，不需要输出中间层的表示或 attention 分数，因此用下划线 `_` 忽略这些值。

6. `_, predicted = torch.max(output.data, 1)`：从输出中找到每个节点标签的预测值，并计算预测的类别。

7. `total += labels.size(0)` 和 `correct += (predicted == labels).sum().item()`：更新测试样本的总数和正确预测的数量。

8. `acc = 100 * correct / total`：计算测试集准确率。

9. `print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))`：打印测试集准确率。

这个测试函数可以用于对训练好的图神经网络模型进行测试，得到模型在测试集上的准确率。

with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')

这段代码用于在验证集上评估模型的表现，并保存表现最好的模型。

首先，我们使用with torch.no_grad()语句块来关闭梯度计算，以便在验证过程中不产生梯度。然后，我们遍历验证集中的所有mini-batch，对每个mini-batch进行预测，并计算预测结果和标签数据之间的损失函数值。

接着，我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中，并统计当前mini-batch中正确分类的样本数，并将其累加到acc中，以便后续计算平均准确率。

在验证过程中，我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的类别，并将其作为预测结果。然后，我们将预测结果和标签数据进行比较，统计正确分类的样本数。

在每个epoch结束后，我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss，并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现，则将当前模型保存到指定的路径save_path中。

最后，我们输出"Finished Training"表示训练过程结束。