测试一个图的分类正确率，Pytorch vgg16

可以使用以下代码测试一个图的分类正确率：

import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载预训练的VGG16模型
model = models.vgg16(pretrained=True)
model.eval()

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载测试图像
img = Image.open('test_image.jpg')

# 预处理图像数据
img_tensor = transform(img)

# 添加批次维度
img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    output = model(img_tensor)

# 获取预测结果
_, predicted = torch.max(output.data, 1)

# 输出分类结果
print('Predicted class: ', predicted.item())

这里假设测试图像为`test_image.jpg`，需要将其放在脚本所在的目录下。在运行脚本之前，需要确保已经安装了PyTorch和Pillow库。

该脚本加载了预训练的VGG16模型，并对测试图像进行了预处理。然后使用模型进行预测，并输出分类结果。