evaluate_accuracy(net, test_iter)改写为python

`evaluate_accuracy(net, test_iter)`是一个评估神经网络模型在测试集上准确率的函数。在Python中，你可以这样编写它的基本结构：

def evaluate_accuracy(model, data_loader):
    model.eval()  # 将模型设置成评估模式，关闭dropout等训练相关的层
    total_correct = 0
    with torch.no_grad():  # 防止梯度计算影响速度
        for images, labels in data_loader:  # 数据加载器返回一批图片和标签
            outputs = model(images)  # 模型预测
            _, predicted_labels = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取每个样本预测的最大概率对应的类别
            total_correct += (predicted_labels == labels).sum().item()  # 累加正确预测的数量
    accuracy = total_correct / len(data_loader.dataset)  # 计算平均准确率
    return accuracy

# 使用示例
accuracy = evaluate_accuracy(net, test_iter)

这个函数首先将模型设为评估模式，然后遍历测试数据集，对每一批数据做预测并更新总正确数。最后，它会返回整个测试集中预测正确的比例作为准确率。