基于pytorch，帮我写一段代码用于对分类神经网络模型进行评估

好的，以下是基于 PyTorch 对分类神经网络模型进行评估的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms

# 定义评估函数
def evaluate(model, dataloader):
    model.eval()
    correct = 
    total = 
    with torch.no_grad():
        for images, labels in dataloader:
            images = images.cuda()
            labels = labels.cuda()
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size()
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    accuracy = 100 * correct / total
    print('Accuracy of the model on the test images: {:.2f}%'.format(accuracy))

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(28),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((.5,), (.5,))
])
test_dataset = dsets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=100, shuffle=False)

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
model.cuda()

# 评估模型
evaluate(model, test_loader)

这段代码可以对 MNIST 数据集上的分类神经网络模型进行评估，输出模型在测试集上的准确率。如果你有自己的数据集和模型，可以根据需要进行修改。