with torch.no_grad(): #减少在计算过程中的计算时间 for data in test_loader: #date执行加载集里面的元素 images, labels = data # outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item()

这段代码的作用是在使用 PyTorch 定义的模型进行测试时，使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器，以禁用梯度计算，从而提高代码效率。在测试过程中，我们不需要计算梯度，而且计算梯度会浪费计算资源，因此使用 `torch.no_grad()` 可以有效地提高测试速度。

`test_loader` 是一个 PyTorch 数据加载器，用于加载测试数据集。在每次迭代中，我们从加载器中获取一个批次的数据，这个批次包括 `images` 和 `labels` 两个变量。`images` 是一个张量，包含一个批次的测试图像数据，`labels` 是一个张量，包含相应的测试标签。

在使用模型进行测试时，我们将测试图像数据 `images` 作为模型的输入，并使用 `model` 对其进行前向传播。`outputs` 是模型的输出，它是一个张量，包含每个测试样本对应的预测结果。我们使用 `torch.max()` 函数找到每个测试样本的预测类别，并将其存储在 `predicted` 变量中。

我们通过比较每个测试样本的预测类别和真实类别来计算测试集的准确率。`total` 变量存储测试集的总样本数，`correct` 变量存储被正确预测的样本数。在每次迭代中，我们将当前批次的样本数量 `labels.size(0)` 添加到 `total` 中，将被正确预测的样本数量 `(predicted == labels).sum().item()` 添加到 `correct` 中。

最终，我们可以使用 `total` 和 `correct` 计算测试集的准确率。

相关问题

with torch.no_grad(): # this can save much memory Out = model(INoisy)

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解释： with torch.no_grad(): for t in test_loader: imgs, targets = t

这段代码是使用PyTorch进行深度学习模型测试时常用的代码结构。具体解释如下：

1. `with torch.no_grad():`：这个语句表示在该代码块中不进行梯度计算，即不会对模型参数进行更新，只是进行测试或推理。

2. `for t in test_loader:`：这个语句表示对测试集中的每个样本进行测试，`test_loader`是一个PyTorch的数据加载器，可以批量加载数据。

3. `imgs, targets = t`：这个语句表示将每个样本的输入数据和目标数据分别赋值给`imgs`和`targets`变量，`imgs`是输入的图像数据，`targets`是该图像对应的目标标签数据。在测试过程中，目标数据一般是不用的，只需要对输入数据进行预测即可。

在这个代码块中，我们可以根据需要对每个样本进行预测，然后将预测结果与目标数据进行比较，从而评估模型的性能。需要注意的是，在测试过程中要关闭梯度计算，否则会浪费计算资源，而且可能会影响测试结果。