pytorch训练模型只用用来测试

不仅仅是测试，PyTorch可以用于训练模型。PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数，可以用于构建和训练各种深度学习模型。

在PyTorch中，可以使用其强大的自动微分功能，以及各种优化算法，来训练模型。通过定义模型的结构和损失函数，并使用训练数据进行反向传播和参数更新，可以使用PyTorch训练模型。

PyTorch提供了灵活的张量操作和高效的计算图机制，使得模型训练过程变得简单和高效。可以使用PyTorch的各种功能，例如数据加载、批处理、模型保存和加载等，来管理和优化模型训练过程。

除了训练模型，PyTorch还可以用于测试模型。在训练模型完成后，可以加载已训练的模型并使用测试数据进行推断，评估模型的性能和准确度。PyTorch提供了丰富的函数和工具，用于测试和评估模型的性能，并生成各种评估指标和可视化结果。

所以，PyTorch不仅适用于模型测试，也适用于模型的开发和训练。它提供了丰富的功能和工具，可以帮助研究人员和开发者构建、训练和测试各种深度学习模型。