再帮我写一个用于测试识别的文件

以下是一个用于测试图像识别的文件示例，它可以加载预训练的ResNet50模型并对输入图像进行预测：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 定义类别标签
class_labels = [
    'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer',
    'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'
]

# 加载预训练的ResNet50模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained=True)
model.eval()

# 设置图像预处理的转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))
])

# 加载测试图像
image_path = 'test_image.jpg'  # 替换为你的测试图像路径
image = Image.open(image_path)

# 预处理图像并添加批次维度
input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)

# 获取预测结果
probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
predicted_class_index = torch.argmax(probabilities).item()
predicted_class_label = class_labels[predicted_class_index]

# 打印预测结果
print("Predicted class:", predicted_class_label)
print("Probabilities:", probabilities)

在上面的代码中，请确保将`test_image.jpg`替换为您要测试的图像的路径。代码将使用预训练的ResNet50模型对输入图像进行预测，并输出预测的类别标签和置信度分数。请确保您已经安装了torchvision库，并且已经下载了预训练的ResNet50模型。