correct +=(pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()

这行代码是用来计算预测结果与真实标签相等的数量，并将其累加到`correct`变量中。`pred.argmax(1)`表示取预测结果中概率最大的类别，`y`是真实标签。`(pred.argmax(1) == y)`会返回一个布尔类型的张量，其中相等的位置为`True`，不相等的位置为`False`。`.type(torch.float)`将布尔类型转换为浮点型，`.sum().item()`表示计算所有元素的和，并将结果转换为Python标量。最后，这个标量会累加到`correct`变量中。

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为以下代码添加注释def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

# 定义一个测试函数，用于测试模型
def test(dataloader, model, loss_fn):
# 获取数据集大小和批次数
size = len(dataloader.dataset)
num_batches = len(dataloader)
# 将模型设为评估模式
model.eval()
# 初始化测试损失和正确率
test_loss, correct = 0, 0
# 关闭梯度计算
with torch.no_grad():
# 遍历数据集
for X, y in dataloader:
# 将数据和标签移动到设备上
X, y = X.to(device), y.to(device)
# 前向传播计算预测值
pred = model(X)
# 计算损失
test_loss += loss_fn(pred, y).item()
# 统计正确率
correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
# 计算平均测试损失和正确率
test_loss /= num_batches
correct /= size
# 输出测试结果
print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

model.eval() with torch.no_grad(): # test total_correct = 0 total_num = 0 for x, label in cifar_test: # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) # [b, 10] logits = model(x) # [b] pred = logits.argmax(dim=1) # [b] vs [b] => scalar tensor correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item() total_correct += correct total_num += x.size(0) # print(correct) acc = total_correct / total_num print(epoch, 'test acc:', acc) ———————————————— 逐行解释

这段代码用于在训练过程中对模型进行测试，并打印出测试准确率。以下是对代码逐行的解释：

2. `model.eval()`
将模型设置为评估模式，这将冻结模型中的dropout和batch normalization等操作。

3. `with torch.no_grad():`
使用torch.no_grad()上下文管理器，禁用梯度计算。在测试阶段，我们不需要计算梯度，只需要进行前向传播和评估。

6-19. 进行测试：
- `total_correct = 0` 初始化正确分类的样本数量。
- `total_num = 0` 初始化总样本数量。
- `for x, label in cifar_test:` 对测试集数据进行迭代，每次迭代获取一个批次的输入x和对应的标签label。
- `x, label = x.to(device), label.to(device)` 将输入x和标签label移动到指定的设备（GPU或CPU）上。
- `logits = model(x)` 将输入x传递给模型，得到模型的输出logits。
- `pred = logits.argmax(dim=1)` 获取logits中每个样本预测结果的最大值所对应的索引，即预测的类别。
- `correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item()` 计算预测正确的样本数量，将预测结果和真实标签进行比较，并将结果转换为浮点数。
- `total_correct += correct` 累加正确分类的样本数量。
- `total_num += x.size(0)` 累加总样本数量，x.size(0)表示批次中的样本数量。
- `acc = total_correct / total_num` 计算测试准确率，即正确分类的样本数量除以总样本数量。
- `print(epoch, 'test acc:', acc)` 打印出当前训练轮数epoch和测试准确率。

这段代码的主要目的是在训练过程中定期对模型进行测试，并打印出测试准确率。通过计算模型在测试集上的准确率可以评估模型的性能。使用torch.no_grad()上下文管理器可以提高代码的运行效率，同时禁用梯度计算以减少内存占用。