pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

这段代码看起来像是在进行模型的评估，其中`output`是模型的预测输出，`target`是模型的真实标签。`pred`是取`output`中概率最大的类别作为预测结果，并且保持与`target`相同的维度。`pred.eq(target.data.view_as(pred))`是将`pred`与`target`进行比较，返回一个布尔类型的tensor，表示哪些位置预测结果与真实标签相同。`.cpu().sum()`是将所有相同的位置求和，最终得到模型预测正确的样本数。

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def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0 for data, target in test_loader: if not args.cpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

这是一个 PyTorch 的测试函数，用于测试 CIFAR-10 数据集上的模型性能。具体来说，它首先加载测试数据集并设置为 DataLoader 对象。然后将模型设置为 evaluation 模式，以确保在测试过程中不进行梯度计算。接下来，它遍历测试数据集并对每个数据点进行预测。最后，它计算预测正确的数量并返回。

def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0 for data, target in test_loader: if not args.cpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] torch.squeeze() correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

这段代码是一个用于测试模型准确率的函数。首先，它加载了 CIFAR10 数据集的测试数据，这些数据已经通过了预处理（使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量，使用 transforms.Normalize() 对张量进行归一化）。然后，它将模型设置为评估模式（model.eval()），并初始化正确分类的计数器（correct）。

接下来，它迭代测试数据集中的每个批次，并将数据和标签分别存储在 data 和 target 变量中。如果 GPU 可用，数据和目标将移动到 GPU 上。然后，它将数据和目标封装在变量中（Variable(data) 和 Variable(target)）。接着，它使用模型对数据进行预测，并将输出存储在 output 变量中。然后，它使用 output.data.max(1, keepdim=True)[1] 获取预测标签，并将其存储在 pred 变量中。接着，它使用 torch.squeeze() 函数去除 pred 张量中的所有尺寸为 1 的维度。最后，它将正确分类的数量加上 pred 与 target 相等的数量，并将结果存储在 correct 变量中。

该函数返回正确分类的数量。