pytorch中测试的时候需要对数据跑20个epoch，但我需要最后一次epoch数据的标签代码

在PyTorch中，可以使用`DataLoader`加载数据，然后在测试过程中使用`test()`函数测试模型。在测试过程中，可以使用`enumerate`函数将数据的索引和数据一起迭代，然后在测试过程中保存最后一次epoch数据的标签代码。具体代码如下：

# 加载测试数据
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    for epoch in range(num_epochs):
        for i, (data, labels) in enumerate(test_loader):
            # 进行测试
            outputs = model(data)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            
            # 保存最后一次epoch数据的标签代码
            if epoch == num_epochs-1:
                print('Predicted labels:', predicted)

在上面的代码中，`test_dataset`是测试数据集，`batch_size`是批次大小，`num_epochs`是测试的轮数。在测试过程中，使用`model.eval()`将模型设置为评估模式，使用`torch.no_grad()`禁用梯度计算，然后使用`enumerate`函数遍历测试数据集，并使用`model(data)`对数据进行预测，最后使用`predicted`保存预测结果。当测试轮数为最后一轮时，将预测结果输出即可。