model.eval() batch_size = 8

这段代码用于设置模型的评估模式，并指定每个批次中包含的图像数量。具体地，代码调用`model.eval()`函数将模型设置为评估模式，这通常用于在推断阶段对模型进行预测。然后，代码定义了一个变量`batch_size`，表示每个批次中包含的图像数量。

需要注意的是，这段代码假定了`model`已经被定义，并且已经加载了预训练模型的权重。如果`model`没有被定义或未加载权重，程序会抛出`NameError`或`RuntimeError`异常。

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with fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0)): accs_train = [] model_dict, _ = fluid.load_dygraph('MyCNN') batch_size = train_parameters["train_batch_size"][0] model = MyCNN() model.load_dict(model_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 train_reader = paddle.batch(data_reader(train_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True) eval_reader = paddle.batch(data_reader(eval_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True)

这段代码使用PaddlePaddle框架进行深度学习模型的评估。通过`fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0))`方法指定使用GPU进行模型评估。接着，定义一个空列表`accs_train`，用于存储训练集的准确率。使用`fluid.load_dygraph`方法加载之前训练好的模型参数，并通过`MyCNN()`创建一个新的卷积神经网络模型。调用`model.load_dict`方法将之前训练好的模型参数加载到新模型中，再调用`model.eval()`方法将模型切换到评估模式。接下来，使用`paddle.batch`方法将训练集和验证集数据读入内存，并指定批次大小和是否舍弃最后一批数据。该方法返回一个Python生成器，每次迭代产生一个批次的数据。可以使用该生成器遍历数据集，并使用训练好的模型对数据进行评估。

def test(args): from models.evaluator import CDEvaluator dataloader = utils.get_loader(args.data_name, img_size=args.img_size, batch_size=args.batch_size, is_train=False, split='test') model = CDEvaluator(args=args, dataloader=dataloader) model.eval_models()什么意思

这是一段 Python 代码，其中调用了名称为 CDEvaluator 的模型评估器，并使用 dataloader 加载数据集进行测试。配置参数包括数据名称、图像大小、批量大小等，这需要在 args 中指定。最后，调用 model.eval_models() 函数运行该模型的评估过程。