pytorch自己图像数据集实现图像分类

时间: 2023-11-13 08:02:04 浏览: 33
要实现图像分类,首先需要准备图像数据集。以下是使用PyTorch实现自己的图像数据集进行图像分类的基本步骤: 1. 准备数据集:将数据集划分为训练集和测试集,并将每张图像与其对应的标签一一对应。 2. 定义数据预处理:使用torchvision.transforms模块定义数据预处理,例如将图像缩放到统一大小、将图像转为张量、对图像进行标准化等。 3. 定义数据加载器:使用torch.utils.data模块定义数据加载器,将数据集和数据预处理组合在一起。数据加载器可以设置批量大小、是否打乱数据等参数。 4. 定义模型:使用torch.nn模块中的类定义模型,例如卷积神经网络(CNN)。 5. 定义损失函数和优化器:使用torch.nn模块中的类定义损失函数和优化器,例如交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。 6. 训练模型:使用训练数据集进行模型训练,并用测试数据集评估模型性能。在每个训练周期结束后,计算训练集和测试集上的损失和准确率,并记录下来。 7. 可视化训练结果:使用matplotlib等工具可视化训练过程中的损失和准确率变化。 8. 保存模型:在训练完成后,将模型保存到硬盘上,以便后续使用。 以上是基本的实现步骤,具体实现过程可以参考PyTorch官方文档和示例代码。
相关问题

pytorch自制数据集实现图像分类

首先,你需要准备好你的数据集。数据集应该包含两个文件夹:一个是训练集文件夹,一个是测试集文件夹。每个文件夹应该有子文件夹,每个子文件夹代表一个类别,并且包含该类别的所有图像。例如,如果你想要构建一个猫和狗的分类器,那么你应该有一个名为“train”的文件夹和一个名为“test”的文件夹,每个文件夹下应该有两个子文件夹:“cat”和“dog”。 接下来,你需要使用PyTorch的Dataset类来创建自己的数据集。你可以继承Dataset类并实现两个方法:__len__和__getitem__。 __len__方法应该返回数据集中的样本数量。__getitem__方法应该根据给定的索引返回相应的样本。在这个方法中,你需要将图像加载到内存中并将其转换为张量。 下一步是使用PyTorch的DataLoader类来加载数据集。DataLoader类可以自动将数据集划分为小批量,并允许你在训练期间对数据进行随机重排和数据增强。你可以将DataLoader与你的数据集一起使用,以便在训练模型时轻松加载数据。 最后,你需要定义你的模型。你可以使用PyTorch的nn模块来定义你的神经网络。通常,一个图像分类模型由卷积层,池化层和全连接层组成。你可以使用不同的层来构建你的模型,并将它们堆叠在一起。 完成以上步骤后,你就可以开始训练你的模型并对图像进行分类了。

pytorch读取图像数据集

可以使用PyTorch中的torchvision库来读取图像数据集。具体来说,可以使用torchvision.datasets.ImageFolder类来读取文件夹中的图像数据集,该类会自动将每个文件夹中的图像标记为相应的类别。例如,以下代码可以读取名为“data”的文件夹中的图像数据集: ``` import torchvision.datasets as datasets data_dir = 'data' dataset = datasets.ImageFolder(data_dir) ``` 注意,需要将图像文件放置在名为“data”的文件夹中,并将每个类别的图像放置在该文件夹的不同子文件夹中。

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PyTorch 是一个基于 Python 的机器学习库,它提供了丰富的工具和接口,可以帮助用户快速构建和训练深度学习模型。下面是一个使用 PyTorch 实现图像分类的简单示例。 1. 准备数据 首先,需要准备数据集。常见的图像分类数据集有 MNIST、CIFAR-10、ImageNet 等。这里以 MNIST 数据集为例,它包含了 60000 张 28x28 像素的手写数字图片,以及相应的标签。 import torch from torchvision import datasets, transforms # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 将图像转换为张量 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 标准化 ]) # 加载数据集 train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, download=True, transform=transform) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) 2. 构建模型 接下来,需要构建一个 CNN 模型,用于对图像进行分类。这里使用了两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。 import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 5 * 5, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 64 * 5 * 5) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 实例化模型 model = Net() 3. 训练模型 定义好模型后,可以开始训练。这里使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器进行训练。 import torch.optim as optim # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() if i % 100 == 0: print('Epoch: {}, Batch: {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, i+1, loss.item())) 4. 评估模型 最后,使用测试集对模型进行评估。 # 在测试集上验证模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * correct / total)) 完整代码如下: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 准备数据 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 5 * 5, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 64 * 5 * 5) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x model = Net() # 训练模型 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) for epoch in range(10): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() if i % 100 == 0: print('Epoch: {}, Batch: {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, i+1, loss.item())) # 评估模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * correct / total))
要使用Pytorch进行信号分类,你需要构建自己的数据集并将其转换成Pytorch可以用于训练的Dataset数据类型。根据引用和引用的内容,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 获取数据集:首先,你需要获得你的信号分类数据集。根据引用的描述,你的数据集存放在"./data"文件夹下,其中训练图像存放在"./data/image/train/"文件夹下,对应的图像标签存放在"./data/train.labels.csv"文件中。 2. 数据预处理:在将数据集转换成Pytorch可以用于训练的Dataset数据类型之前,你可能需要进行一些数据预处理的步骤,如图像的归一化、标签的编码等。根据你的具体需求,你可以使用Pytorch提供的数据处理工具库来完成这些任务。 3. 自定义Dataset类:根据引用的描述,你需要重写Pytorch的Dataset类。你可以创建一个新的类,继承自torch.utils.data.Dataset,并实现__len__和__getitem__方法。在__getitem__方法中,你可以根据图像文件路径和标签文件的内容,读取图像和标签数据,并进行必要的预处理。 4. 划分训练集和验证集:根据引用的描述,你可以使用sklearn库提供的函数,按照你的需求将训练图像划分为训练集和验证集。可以按照比例进行随机划分,确保训练集和验证集的样本数量适当。 5. 创建DataLoader对象:最后,你可以使用torch.utils.data.DataLoader类来创建一个数据加载器。你可以指定批量大小、是否打乱数据和多线程加载等参数,以便在训练过程中高效地加载数据。 通过按照上述步骤操作,你可以成功构建并转换你的信号分类数据集,使其可以在Pytorch中用于训练。这样,你就可以使用Pytorch来构建和训练你的神经网络模型了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【神经网络】Pytorch构建自己的训练数据集](https://blog.csdn.net/ISASUKEI/article/details/121610626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [基于梅尔频谱的音频信号分类识别(Pytorch)](https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/120601437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
在图像识别中,数据增强是一个重要的预处理步骤,可以通过增加训练集的大小来防止过拟合,同时也可以提高模型的泛化能力。PyTorch提供了一些常用的图像增强函数,如: 1. RandomHorizontalFlip:随机水平翻转图像。 2. RandomVerticalFlip:随机垂直翻转图像。 3. RandomRotation:随机旋转图像。可以指定旋转角度的范围。 4. ColorJitter:随机调整图像的亮度、对比度和饱和度。 5. RandomResizedCrop:随机裁剪图像,并进行缩放。 下面是一个例子,演示如何使用PyTorch进行数据增强: python import torch from torchvision import transforms # 定义数据增强的操作 transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 加载数据集,并应用数据增强 train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='path/to/train', transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 训练模型 model.fit(train_loader, epochs=10) 在上面的例子中,我们使用了RandomResizedCrop、RandomHorizontalFlip和ColorJitter等图像增强函数,并将它们组合成一个数据增强的操作序列。然后,我们使用ImageFolder加载训练数据集,并应用这个操作序列来对图像进行增强。最后,我们使用DataLoader对数据进行批量处理,并使用fit方法来训练模型。
### 回答1: PyTorch是一个基于Python开发的机器学习框架,它拥有丰富的工具和功能,适用于各种任务,包括遥感图像地物分类。遥感图像地物分类是指通过对遥感图像进行分析和识别,将不同地物分类为不同的类别,如建筑、道路、植被等。 在PyTorch中实现遥感图像地物分类可以遵循以下步骤: 1. 数据准备:首先,需要准备用于训练和评估的遥感图像数据集。可以从公开数据集中获取,或者根据实际需要收集和整理数据集。 2. 数据加载:使用PyTorch的数据加载器,将图像数据集加载到内存中,并对数据集进行预处理,如裁剪、缩放和标准化等。 3. 模型设计:选择适合遥感图像分类的模型架构,如卷积神经网络(CNN)。可以使用PyTorch提供的模型库,如ResNet、VGG等,也可以自定义模型。 4. 模型训练:将加载的图像数据集输入到模型中,通过定义损失函数和优化器,使用PyTorch提供的自动求导功能,进行模型训练。可以根据需要设置训练的迭代次数、学习率等超参数,并周期性地评估模型的性能。 5. 模型评估:训练完成后,使用测试集对模型进行评估,计算分类精度、查准率、查全率等指标,评估模型的性能。 6. 模型应用:经过训练和评估后,可以使用该模型对新的遥感图像进行分类预测。将新的图像输入到模型中,经过前向传播计算,得到图像的预测类别。 总而言之,通过PyTorch实现遥感图像地物分类可以借助其强大的机器学习功能和便捷的开发环境,快速高效地完成图像分类任务。同时,PyTorch还提供了丰富的工具和库,方便用户进行模型设计、训练和评估,并具有良好的可扩展性和灵活性,满足不同用户的需求。 ### 回答2: PyTorch是一个常用的深度学习框架,它提供了丰富的功能和工具,可以用于遥感图像地物分类任务的实现。在知乎上,关于PyTorch实现遥感图像地物分类的问题,可能会有一些相关的回答。 首先,我们需要准备好用于训练的遥感图像数据集。可以使用公开的遥感图像数据集,或者是自己收集的数据集。数据集应包含不同类别的地物图像样本,并且要进行适当的标注。 接下来,我们可以使用PyTorch的数据处理工具,如torchvision来加载和预处理图像数据。可以使用torch.utils.data.Dataset构建一个自定义的数据集类,根据需要对图像进行预处理操作,如缩放、裁剪、归一化等。 然后,我们可以使用PyTorch搭建一个卷积神经网络(CNN)模型,用于图像分类任务。可以根据具体的需求选择不同的网络结构,如ResNet、VGG等。可以使用torch.nn模块来构建自定义的网络模型,包括卷积层、池化层、全连接层等。 在模型搭建完成后,我们需要定义损失函数和优化器来进行训练。常用的损失函数有交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss),可以通过torch.nn.CrossEntropyLoss来定义。优化器可以选择Adam、SGD等,可以使用torch.optim模块来构建。 接着,我们可以编写训练循环,使用训练数据来迭代训练模型。可以使用torch.utils.data.DataLoader来创建一个数据迭代器,方便获取批量的数据样本。然后,依次将数据输入到模型中,计算损失函数,并通过优化器来更新模型参数。 在训练过程中,可以使用一些技巧来提高模型性能,如数据增强、学习率调整等。可以通过torchvision.transforms来实现数据增强操作,如随机裁剪、随机旋转等。可以使用学习率调整器(Learning Rate Scheduler)来动态调整学习率,如StepLR、ReduceLROnPlateau等。 最后,在训练完成后,我们可以使用测试数据对模型进行评估。可以使用测试数据集来验证模型的泛化能力,并计算评估指标,如准确率、召回率等。 总之,使用PyTorch实现遥感图像地物分类是一个相对复杂的任务,但通过合理的数据处理、模型搭建和优化方法,可以有效实现。知乎上也有很多关于这一问题的讨论和分享,可以帮助我们更好地理解和实践相关内容。 ### 回答3: pytorch是一个常用的深度学习框架,可以用于遥感图像地物分类任务的实现。在pytorch中,可以利用卷积神经网络(CNN)进行图像分类任务。 首先,需要准备好遥感图像的数据集。数据集应包含标注好的遥感图像样本,以及每个样本对应的地物分类标签。接下来,可以利用pytorch的数据加载工具,如torchvision库中的datasets模块,将数据集按照一定的比例划分为训练集、验证集和测试集。 然后,可以利用pytorch的模型类来定义一个卷积神经网络模型。模型的结构可以根据具体任务进行设计,一般建议包含多个卷积层、池化层和全连接层。可以根据需要,使用不同的卷积核大小、步幅和激活函数等。 在模型定义好后,可以利用pytorch的优化器类定义一个优化器,如Adam优化器。优化器可以控制模型的权重更新方式,在训练过程中调整学习率和动量等超参数。 接下来,可以利用pytorch的训练循环来训练模型。训练循环包括多个迭代的训练阶段,每个阶段包括前向传播、计算损失、反向传播和模型权重更新等步骤。可以利用pytorch的损失函数类定义一个损失函数,如交叉熵损失函数。在训练过程中,通过最小化损失函数来优化模型的权重。 在训练结束后,可以利用验证集来评估模型的性能,并根据需要进行调参和优化。最后,可以利用测试集对训练好的模型进行评估,并根据评估结果进行后续的地物分类任务。 总之,pytorch可以提供一个灵活、高效的深度学习框架,用于实现遥感图像地物分类任务。通过合理设计模型结构、选择合适的优化器和损失函数,以及使用训练循环和数据加载工具等功能,可以实现高准确率的地物分类模型。
### 回答1: 要使用PyTorch实现DCGAN来训练自己的数据集,你需要按照以下步骤操作: 1. 数据准备:将自己的数据集准备成PyTorch可以读取的格式。确保数据集包含一系列图像,并将它们保存在一个文件夹中。 2. 数据预处理:对数据集进行预处理,例如缩放和裁剪图像大小、归一化像素值等。这些预处理步骤有助于提高模型的训练效果。 3. 定义模型:DCGAN由两个神经网络组成,一个生成器和一个判别器。生成器接收一个噪声向量作为输入,并生成与数据集中图像相似的图像。判别器用于判断输入的图像是真实的还是由生成器生成的假图像。在PyTorch中,你需要定义这两个网络的结构和参数。 4. 定义损失函数和优化器:在DCGAN中,通常使用二进制交叉熵作为损失函数,并使用Adam优化算法来更新网络参数。 5. 训练模型:将准备好的数据集传入生成器和判别器中,通过反向传播来更新网络参数。在训练过程中,生成器和判别器交替训练,以提高生成器生成真实图像的能力,并使判别器更好地区分真实图像和生成图像。 6. 评估模型:使用测试集对训练好的模型进行评估,检查生成器生成的图像质量,并计算模型的性能指标,如生成图像与真实图像之间的相似度分数。 7. 保存模型:在训练完成后,将模型参数保存起来以备后续使用。 这些是使用PyTorch实现DCGAN训练自己的数据集的主要步骤。根据你的数据集和应用场景,你可能需要进行一些适当的调整和改进来获得更好的性能和结果。 ### 回答2: PyTorch是一个开源机器学习框架,可用于实现深度卷积生成对抗网络(DCGAN)来训练自己的数据集。下面是一个简单的步骤,用于实现这个过程: 1. 数据集准备:首先,需要准备自己的数据集。确保数据集包含大量的样本,并将其组织成文件夹的形式,每个文件夹代表一个类别。可以使用torchvision库来加载并预处理数据集。 2. 编写生成器模型:生成器是DCGAN的一部分,它将随机噪声向量转换为生成的图像。使用PyTorch定义一个生成器模型,通常包含几个卷积和反卷积层。 3. 编写判别器模型:判别器是DCGAN的另一部分,它将输入图像识别为真实的图像或生成的图像。使用PyTorch定义一个判别器模型,通常包含几个卷积层和全连接层。 4. 定义损失函数和优化器:DCGAN使用对抗性损失函数,通过最小化生成器和判别器之间的差异来训练模型。在PyTorch中,可以使用二分类交叉熵损失函数和Adam优化器。 5. 训练模型:将数据加载到网络中,将真实的图像标记为“1”,将生成的图像标记为“0”,然后使用与真实图像和生成图像对应的标签训练生成器和判别器。反复迭代此过程,直到生成的图像质量达到预期。 6. 保存模型和结果:在训练完成后,保存生成器模型和生成的图像结果,以备将来使用。 通过按照上述步骤实现,就可以使用PyTorch训练自己的数据集,并生成高质量的图像。可以根据需要进行调整和优化,以获得最佳结果。 ### 回答3: PyTorch是一个深度学习框架,可以用来实现DCGAN(深度卷积生成对抗网络)从而训练自己的数据集。 DCGAN是一种生成对抗网络结构,由生成器和判别器组成。生成器负责生成与训练数据类似的新样本,判别器则负责将生成样本和真实样本进行区分。通过训练生成器和判别器,DCGAN可以生成高质量的图像。 首先,需要准备自己的数据集。可以是任何类型的图像数据集,如猫狗、汽车等。将数据集文件夹中的图像按照一定的规则进行预处理,例如缩放到固定的大小,并将其保存在一个新文件夹中。 接下来,需要定义生成器和判别器的网络结构。生成器通常由一系列转置卷积层组成,而判别器则由普通卷积层组成。在PyTorch中,可以通过定义继承自nn.Module的Python类来定义网络结构。可以选择合适的激活函数、损失函数和优化器等。 然后,创建一个数据加载器,将预处理后的数据集加载到模型中进行训练。在PyTorch中,可以使用torchvision库中的DataLoader和Dataset类来实现数据加载。 接下来,设置超参数,例如学习率、批量大小、迭代次数等。然后,初始化生成器和判别器的模型实例,并将其移动到GPU(如果有)或CPU上。 在训练过程中,首先通过生成器生成一些假样本,并与真实样本一起传入判别器进行区分。然后,根据判别器的输出和真实标签计算损失,更新判别器的权重。接下来,再次生成一些假样本,并将其与真实标本标签交换,再次计算损失并更新生成器的权重。重复该过程多次,直到达到预定的迭代次数。 最后,保存训练好的生成器模型,并使用其来生成新的样本。可以通过生成器的前向传播方法,输入一个随机噪声向量,并将其转换为图像。 通过以上步骤,可以使用PyTorch实现DCGAN训练自己的数据集。
你可以按照以下步骤保存测试集结果: 1. 加载测试集数据 首先,你需要加载测试集数据。你可以使用 PyTorch 的 DataLoader 类和自定义的数据集类来完成这个任务。你需要确保你的测试集数据和训练集数据的预处理方式相同。 2. 加载模型 然后,你需要加载你的训练好的模型。你可以使用 PyTorch 的 torch.load() 函数来加载模型。 3. 开始测试 接下来,你需要使用测试集数据对模型进行测试。你可以使用 PyTorch 的 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算。对于每个测试数据,你需要使用模型进行预测,并将预测结果保存到一个列表中。 4. 保存测试结果 最后,你可以将测试结果保存到一个文件中。你可以使用 Python 的 csv 模块来将结果保存到 CSV 文件中。你可以将每个测试数据的预测结果和真实标签写入文件中。 下面是一个示例代码,展示了如何保存测试集结果: import csv import torch from torchvision import transforms from dataset import CustomDataset # 自定义的数据集类 # 加载测试集数据 test_data = CustomDataset('test', transform=transforms.ToTensor()) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=32) # 加载模型 model = torch.load('model.pth') # 开始测试 predictions = [] with torch.no_grad(): for inputs, _ in test_loader: outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) predictions.extend(preds.tolist()) # 保存测试结果 with open('test_results.csv', 'w', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['ImageName', 'Label']) for i, (_, label) in enumerate(test_data): writer.writerow([f'image_{i}.jpg', predictions[i]]) 这个示例代码假设你已经实现了一个名为 CustomDataset 的自定义数据集类。你需要将 'test' 参数传递给 CustomDataset 类的构造函数来加载测试集数据。你还需要将一个名为 model.pth 的模型文件存放在当前目录中。最后,测试结果将被保存到一个名为 test_results.csv 的文件中。

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