def test_acc(model, valid_loader, device): model.eval() acc = 0.0 total = 0.0 with torch.no_grad(): for data in valid_loader: images,labels = data images = images.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(images) _,predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) acc += (predicted == labels).sum().item() acc = (acc / total) return (acc)

这是一个用于测试模型在验证集上准确率的函数。该函数接收三个参数：模型、验证集数据加载器和设备。函数首先将模型置为评估模式（model.eval()），然后使用torch.no_grad()上下文管理器关闭梯度计算，以便在测试过程中不进行参数更新。接下来，函数迭代验证集数据加载器，将数据和标签转移到指定设备上，并使用模型进行推理。使用torch.max()函数找到输出张量中最大值的索引，即预测标签。计算预测标签和真实标签之间的正确数，并将其除以批次中元素的总数，以得到准确率。最后，函数返回准确率。

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def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

这段代码实现了一个测试函数，用于测试训练好的模型在验证集或测试集上的性能表现。函数接收三个参数：模型（model）、验证集数据加载器（verify_loader）和损失函数（criterion）。在函数内部，首先将模型切换到评估模式，即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试损失（test_loss）和测试精度（test_acc）变量，并将其初始化为0。接着使用torch.no_grad()上下文管理器，关闭梯度计算，以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代，每次迭代会返回一个batch的输入数据（inputs）和对应的标签（labels）。将输入数据先进行unsqueeze(1)操作，将数据从(batch_size, sequence_length)形状变为(batch_size, 1, sequence_length)，然后再将其转换为float类型，并输入到模型中进行推断。将模型的输出结果（outputs）和标签（labels）传入损失函数中，计算这个batch的损失值（loss）。将这个batch的损失值乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试损失（test_loss）上。使用torch.max()函数得到每个样本在模型输出结果中最大值的索引（preds），并将其与标签数据（labels.data）进行比较，得到一个布尔型的tensor，将其转换为浮点型之后，使用torch.sum()函数对其进行求和，得到这个batch中分类正确的样本数。将这个batch的分类准确率乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试精度（test_acc）上。最后将测试损失除以验证集数据集大小得到平均损失值（test_loss），将测试精度除以验证集数据集大小得到平均精度（test_acc），并返回这两个平均值作为函数的输出。

# 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for index,adj,features,labels in test_loader: #adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))

这段代码是一个 PyTorch 模型的测试函数，用于在测试集上评估模型的准确率。函数接受三个参数：

- `model`：PyTorch 模型对象
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器
- `device`：模型所在的设备，可以是 CPU 或 GPU

下面是这个函数的详细说明：

1. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，这会关闭一些训练时使用的特定功能，例如 dropout 和 batch normalization。

2. `correct = 0` 和 `total = 0`：初始化正确预测的数量和测试样本的总数量。

3. `with torch.no_grad():`：在评估模式下，我们不需要计算梯度，因此使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭梯度计算。

4. `for index,adj,features,labels in test_loader:`：迭代测试集数据加载器，加载测试数据的节点特征、邻接矩阵和标签。

5. `output, _, _ = model(features)`：使用模型预测节点标签，不需要输出中间层的表示或 attention 分数，因此用下划线 `_` 忽略这些值。

6. `_, predicted = torch.max(output.data, 1)`：从输出中找到每个节点标签的预测值，并计算预测的类别。

7. `total += labels.size(0)` 和 `correct += (predicted == labels).sum().item()`：更新测试样本的总数和正确预测的数量。

8. `acc = 100 * correct / total`：计算测试集准确率。

9. `print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))`：打印测试集准确率。

这个测试函数可以用于对训练好的图神经网络模型进行测试，得到模型在测试集上的准确率。