resnet34模型训练打印训练训练准确度后，如何进行测试集验证，代码pytorch

在训练模型时，我们通常会将数据集分为训练集和测试集，以便在训练完成后对模型进行测试。在PyTorch中，我们可以使用以下代码进行测试集验证：

# 加载测试集数据
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义测试集准确率
test_accuracy = 0.0

# 禁用梯度计算
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        # 将数据移动到GPU上
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # 前向传播
        outputs = model(images)

        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 计算准确率
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        test_accuracy += (predicted == labels).sum().item()

# 计算测试集准确率
test_accuracy = test_accuracy / len(test_dataset)
print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(test_accuracy * 100))

在上述代码中，我们首先加载测试集数据，并将模型设置为评估模式。然后，我们定义了损失函数和测试集准确率，并禁用了梯度计算。接下来，我们对测试集进行迭代，并将数据移动到GPU上进行前向传播。然后，我们计算损失和准确率，并将准确率累加到test_accuracy变量中。最后，我们计算测试集准确率并打印结果。

希望这个回答能够帮到你！