def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0

这段代码是一个测试函数，用于对训练好的模型进行测试。具体来说：

1. 使用 PyTorch 中的 DataLoader 加载 CIFAR10 数据集中的测试数据。

2. 将每张图片进行 ToTensor 转换和 Normalize 标准化。

3. 将模型设为评估模式（model.eval()）。

4. 利用数据集进行预测，并计算正确预测的数量。

5. 返回正确预测的数量。