pytorch图像分类保存测试集结果

你可以按照以下步骤保存测试集结果：

1. 加载测试集数据
首先，你需要加载测试集数据。你可以使用 PyTorch 的 DataLoader 类和自定义的数据集类来完成这个任务。你需要确保你的测试集数据和训练集数据的预处理方式相同。

2. 加载模型
然后，你需要加载你的训练好的模型。你可以使用 PyTorch 的 torch.load() 函数来加载模型。

3. 开始测试
接下来，你需要使用测试集数据对模型进行测试。你可以使用 PyTorch 的 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算。对于每个测试数据，你需要使用模型进行预测，并将预测结果保存到一个列表中。

4. 保存测试结果
最后，你可以将测试结果保存到一个文件中。你可以使用 Python 的 csv 模块来将结果保存到 CSV 文件中。你可以将每个测试数据的预测结果和真实标签写入文件中。

下面是一个示例代码，展示了如何保存测试集结果：

import csv
import torch
from torchvision import transforms
from dataset import CustomDataset # 自定义的数据集类

# 加载测试集数据
test_data = CustomDataset('test', transform=transforms.ToTensor())
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=32)

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 开始测试
predictions = []
with torch.no_grad():
    for inputs, _ in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        predictions.extend(preds.tolist())

# 保存测试结果
with open('test_results.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['ImageName', 'Label'])
    for i, (_, label) in enumerate(test_data):
        writer.writerow([f'image_{i}.jpg', predictions[i]])

这个示例代码假设你已经实现了一个名为 CustomDataset 的自定义数据集类。你需要将 'test' 参数传递给 CustomDataset 类的构造函数来加载测试集数据。你还需要将一个名为 model.pth 的模型文件存放在当前目录中。最后，测试结果将被保存到一个名为 test_results.csv 的文件中。