with torch.no_grad(): y_preds = TTA(images,model).cpu().numpy()

这段代码使用了 PyTorch 的上下文管理器 `torch.no_grad()`，它的作用是在这个上下文中禁用梯度计算，以减少内存的使用并加快前向计算的速度。这个上下文管理器适用于在推理时对模型进行前向计算，因为推理时不需要计算梯度。在这个上下文中，代码对输入的 `images` 进行了数据增强（TTA），并使用训练好的模型 `model` 进行前向计算得到预测结果 `y_preds`，最后将结果转换为 NumPy 数组并移动到 CPU 上。

相关问题

correct_preds = 0 total_preds = 0 with torch.no_grad(): for data in test_iter: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) total_preds += labels.size(0) correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data)) total_preds = len(labels) accuracy = correct_preds / total_preds

根据您提供的代码，您想计算模型在测试集上的准确率。但是，您在计算正确预测数和总预测数时存在问题。代码中应该将变量 correct_preds 和 total_preds 的赋值语句修改为：

correct_preds += torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds += labels.size(0)

这样才能正确计算模型在测试集上的准确率。另外，您在计算准确率时，应该将总预测数转换为 float 类型，否则准确率将始终为 0。可以使用以下代码计算准确率：

accuracy = correct_preds.float() / total_preds

希望对您有所帮助！

for x in tqdm(test_loader): x = x.to(device) with torch.no_grad(): pred = model(x) preds.append(pred.detach().cpu()) preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()

这段代码是一个用于测试模型的循环。它使用了tqdm库来显示循环进度条。首先，通过迭代test_loader来获取输入数据x。然后，将x移动到指定的设备（通常是GPU）上进行加速计算。接下来，使用torch.no_grad()上下文管理器，禁用梯度计算，以减少内存消耗和计算时间。在此状态下，通过模型(model)对输入数据进行前向传播计算，得到预测结果pred。使用pred.detach().cpu()将预测结果从计算图中分离出来，并将其移动到CPU上。最后，将每个预测结果添加到一个列表preds中。循环结束后，使用torch.cat()函数将所有的预测结果在第0维进行拼接，并转换为NumPy数组形式存储在变量preds中。