def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per

这段代码是用于评估模型性能的函数。它接收一个模型、一个评估数据加载器和一个检查点路径作为输入。如果提供了检查点路径，则加载模型的参数。然后，将模型设置为评估模式，然后使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器禁用梯度计算。对于评估数据加载器中的每个批次，模型对输入图像进行前向传播，得到预测结果。然后，将预测结果与真实标签进行比较，计算正确预测的数量。最后，计算整个评估数据集上的准确率，并返回该准确率值。

注意：这段代码使用了 `torch` 库来加载和操作模型，因此需要先导入 `torch`。