pytorch实现猫狗分类无法显示准确率

在PyTorch中实现猫狗分类时，如果模型训练完成后，你想要查看模型的准确率却没有得到预期的结果，这可能是由于以下几个原因：

1. **评估指标设置**：确认你在计算准确率时是否选择了正确的评估指标。对于分类任务，通常使用`accuracy_score`或`Accuracy`作为评价标准。

   from sklearn.metrics import accuracy_score
   pred = model.predict(test_dataset)
   acc = accuracy_score(test_labels, pred)

2. **数据预处理**：输入的数据需要经过归一化、标准化等步骤，如果不正确地处理可能会导致预测结果偏离实际。

3. **模型验证**：验证集的准确率可以反映模型泛化的性能。检查验证集上的准确率，如果没有提高说明可能存在过拟合。

4. **模型微调**：如果你在迁移学习中使用了预训练模型，记得调整最后的全连接层，并在测试阶段应用适当的前向传播和损失函数计算。

5. **训练状态检查**：确认模型是否已经收敛，训练过程中是否有足够的迭代次数，以及使用的优化器配置是否合适。

# 训练结束后，可以尝试打印出模型最后的准确率
model.eval() # 进入推理模式
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))