解释下面的代码correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.float(), labels.long() outputs = net(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network: %d %%' % ( 100 * correct / total))

这段代码是用于计算神经网络在测试集上的分类准确率的。

首先，定义了两个变量correct和total，用于记录测试集上分类正确的样本数和总样本数。

然后，使用了with torch.no_grad()来关闭梯度计算，以便加快代码运行速度和减少内存占用。

接着，使用for循环遍历测试集中的每个样本，将输入数据inputs和标签labels传入神经网络net中进行前向传播，并获取输出值outputs。利用torch.max()函数获取输出值outputs每行中最大值和对应的索引，即预测的标签predicted。

再接下来，累加变量total的值，以记录测试集中样本的总数。同时，使用(predicted == labels).sum().item()来统计预测正确的样本数，将其累加到变量correct中。

最后，计算神经网络在测试集上的分类准确率，并打印输出。

需要注意的是，在代码中将inputs转化为float类型，labels转化为long类型，以与神经网络的输入和输出类型相匹配。同时，使用predicted == labels来比较预测值和真实标签是否相同，统计预测正确的样本数。最后计算准确率时，将correct除以total并乘以100，输出百分数形式的准确率。

相关问题

with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) test_true.extend(labels.numpy()) test_pred.extend(predicted.numpy())

这段代码看起来像是 PyTorch 中用于进行模型测试的代码，其中包含了一个测试数据集的迭代器 test_loader，以及一个模型 model。代码中使用了 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算，因为在测试时不需要进行梯度更新。在迭代测试数据集时，模型将输入数据 inputs 作为输入，计算出模型的输出 outputs，并使用 torch.max() 函数找到输出中最大值的索引作为预测结果 predicted。将真实标签 labels 和预测结果 predicted 分别存储在 test_true 和 test_pred 列表中。最后，这两个列表可以用于计算模型的测试指标，例如准确率、召回率等等。

with torch.no_grad():

with torch.no_grad()是一个上下文管理器，它可以在上下文中禁用梯度计算。这意味着在该上下文中，PyTorch不会记录计算图、计算梯度或更新模型的参数。

通常情况下，在测试和验证模型时，我们不需要计算梯度，因为我们不会更新模型的参数。因此，我们可以使用with torch.no_grad()来提高计算效率，同时避免不必要的计算和内存开销。

以下是一个使用with torch.no_grad()的例子：

with torch.no_grad():
    model.eval()
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        total_loss += loss.item()

在这个例子中，我们使用了with torch.no_grad()来禁用梯度计算，并在模型评估时计算总损失。