def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码
时间: 2024-04-28 17:21:08 浏览: 10
这段代码实现了一个测试函数,用于测试训练好的模型在验证集或测试集上的性能表现。函数接收三个参数:模型(model)、验证集数据加载器(verify_loader)和损失函数(criterion)。在函数内部,首先将模型切换到评估模式,即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试损失(test_loss)和测试精度(test_acc)变量,并将其初始化为0。接着使用torch.no_grad()上下文管理器,关闭梯度计算,以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代,每次迭代会返回一个batch的输入数据(inputs)和对应的标签(labels)。将输入数据先进行unsqueeze(1)操作,将数据从(batch_size, sequence_length)形状变为(batch_size, 1, sequence_length),然后再将其转换为float类型,并输入到模型中进行推断。将模型的输出结果(outputs)和标签(labels)传入损失函数中,计算这个batch的损失值(loss)。将这个batch的损失值乘以这个batch的大小(inputs.size(0)),并加到测试损失(test_loss)上。使用torch.max()函数得到每个样本在模型输出结果中最大值的索引(preds),并将其与标签数据(labels.data)进行比较,得到一个布尔型的tensor,将其转换为浮点型之后,使用torch.sum()函数对其进行求和,得到这个batch中分类正确的样本数。将这个batch的分类准确率乘以这个batch的大小(inputs.size(0)),并加到测试精度(test_acc)上。最后将测试损失除以验证集数据集大小得到平均损失值(test_loss),将测试精度除以验证集数据集大小得到平均精度(test_acc),并返回这两个平均值作为函数的输出。