classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0]

这段代码的作用是对测试集数据进行批量预测，并计算模型在测试集上的精度。具体来说，代码首先定义了一个空列表 classified_ids，以及初始化精度 acc 为零。然后，通过 for 循环依次遍历测试集数据，每次处理一个批次的数据。对于第 i 个批次，使用切片方式将测试集数据和标签分成大小为 batch_size 的若干个子集，依次传入网络进行预测，并使用 np.argmax 函数获取预测结果中概率最大的类别。将预测结果保存到 classified_ids 列表中，并将预测正确的样本数量累加到 acc 变量中。最终，将 acc 除以测试集总样本数，得到模型在测试集上的精度。需要注意的是，代码中使用了 train_flg=False 参数来指示网络在测试模式下运行。