pytorch搭建的卷积神经网络进行图像分类怎么输出测试集最终预测结果python代码

可以使用以下代码来输出测试集的最终预测结果：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import MyDataset #自己定义的数据集类
from model import MyCNN #自己定义的卷积神经网络模型类

# 加载测试集数据
test_data = MyDataset(root='test', transform=transforms.ToTensor())
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=False)

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

# 测试模式
model.eval()

# 预测测试集数据
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('测试集准确率: {} %'.format(100 * correct / total))

其中，`MyDataset` 和 `MyCNN` 分别是自己定义的数据集类和卷积神经网络模型类，需要根据自己的实际情况进行修改。`model.pth` 是训练好的模型参数文件，需要保存在当前目录中。在测试模式下，使用 `torch.no_grad()` 关闭梯度计算，以提高预测速度。最后输出测试集的准确率。