pytorch 显示acc

在PyTorch中，可以通过以下步骤来显示准确率（accuracy）：

1. 准备数据集：首先，我们需要准备好包含标签的数据集，例如训练集或测试集。数据集应该包括输入数据和对应的标签。

2. 定义模型：接下来，我们需要定义模型。可以使用PyTorch提供的各种预定义模型，也可以从头开始构建自己的模型。模型的结构应该与我们的任务相适应。

3. 加载模型参数：如果我们已经训练好了模型，并保存了模型参数，我们可以使用`torch.load()`函数加载参数。如果没有训练好的模型，可以跳过这一步。

4. 设置评估模式：在进行准确率评估之前，我们需要将模型设置为评估模式，这可以通过`model.eval()`实现。评估模式通常会关闭一些不需要的操作，例如随机失活（dropout）。

5. 迭代数据集并计算准确率：在评估模式下，我们可以使用以下代码迭代数据集，并计算准确率：

with torch.no_grad():  # 在评估时，关闭梯度计算
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in dataloader:  # 迭代数据集
        outputs = model(images)  # 前向传播
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果
        total += labels.size(0)  # 记录总样本数
        correct += (predicted == labels).sum().item()  # 累加正确预测的样本数

accuracy = correct / total  # 计算准确率
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

在代码中，`dataloader`是一个用于迭代数据集的数据加载器，`model`是我们定义的模型。

通过上述步骤，我们能够计算并显示PyTorch模型的准确率。