用python写代码：深度学习测试程序为基础开发QT应用截面

抱歉，我不完全理解你的问题。不过，如果你想用Python编写深度学习程序，并将其集成到QT应用程序中，则可以使用PyQt5库。以下是一个简单的示例代码，它使用PyTorch框架构建并训练了一个简单的神经网络模型，并将其集成到了一个简单的QT应用程序中：

import sys
import torch
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QDialog, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel

class MyDialog(QDialog):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.initUI()

    def initUI(self):
        self.setWindowTitle('Deep Learning Test App')
        self.layout = QVBoxLayout()

        self.btn = QPushButton('Test Model')
        self.btn.clicked.connect(self.test_model)
        self.layout.addWidget(self.btn)

        self.output_label = QLabel()
        self.layout.addWidget(self.output_label)

        self.setLayout(self.layout)

    def test_model(self):
        input = torch.randn(1, 10)
        output = self.model(input).item()
        self.output_label.setText('Model Output: {:.4f}'.format(output))

if __name__ == '__main__':
    # Build and train a simple neural network model
    model = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(10, 5),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(5, 1)
    )
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
    loss_fn = torch.nn.MSELoss()

    for i in range(100):
        input = torch.randn(1, 10)
        target = torch.randn(1, 1)
        output = model(input)
        loss = loss_fn(output, target)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # Create and show the QT dialog
    app = QApplication(sys.argv)
    dialog = MyDialog(model)
    dialog.show()
    sys.exit(app.exec_())

在这个示例中，我们定义了一个名为MyDialog的QT对话框类，它包含一个“Test Model”按钮和一个标签。我们在构造函数中传递了一个已经训练好的神经网络模型，并在按钮单击事件处理程序中测试了该模型。当我们运行这个应用程序时，我们将看到一个简单的QT对话框，其中包含一个“Test Model”按钮和一个标签，我们可以单击按钮来测试我们的神经网络模型。