with fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0)): accs_train = [] model_dict, _ = fluid.load_dygraph('MyCNN') batch_size = train_parameters["train_batch_size"][0] model = MyCNN() model.load_dict(model_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 train_reader = paddle.batch(data_reader(train_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True) eval_reader = paddle.batch(data_reader(eval_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True)

这段代码使用PaddlePaddle框架进行深度学习模型的评估。通过`fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0))`方法指定使用GPU进行模型评估。接着，定义一个空列表`accs_train`，用于存储训练集的准确率。使用`fluid.load_dygraph`方法加载之前训练好的模型参数，并通过`MyCNN()`创建一个新的卷积神经网络模型。调用`model.load_dict`方法将之前训练好的模型参数加载到新模型中，再调用`model.eval()`方法将模型切换到评估模式。接下来，使用`paddle.batch`方法将训练集和验证集数据读入内存，并指定批次大小和是否舍弃最后一批数据。该方法返回一个Python生成器，每次迭代产生一个批次的数据。可以使用该生成器遍历数据集，并使用训练好的模型对数据进行评估。