Pytorch怎么调用训练好的模型进行测试和性能评估

在PyTorch中，我们可以使用以下步骤来调用训练好的模型进行测试和性能评估：

1. 加载模型权重

使用`torch.load`函数加载模型的权重。例如，如果模型保存在`model.pth`文件中，可以使用以下代码加载模型权重：

model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

2. 设置模型为评估模式

使用`model.eval()`方法将模型设置为评估模式。这将禁用一些特定于训练的操作，如随机失活和批量归一化。

model.eval()

3. 执行测试

使用加载的模型进行测试。可以使用测试数据集中的样本进行测试，或者使用生成的数据进行测试。

with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        # 计算性能指标

4. 计算性能指标

使用测试结果计算性能指标，例如分类准确率或平均精度。这些指标将根据应用程序的需求进行评估。

# 计算分类准确率
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

accuracy = 100 * correct / total

这些步骤可以帮助您调用训练好的PyTorch模型进行测试和性能评估。