模型我已经训练好了，请单独写一个函数，输入指定模型和测试集文件夹路径，输出正确率，要求用datasets.ImageFolder的方式加载测试集

好的，以下是根据您的要求编写的代码（使用PyTorch框架）：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torchvision import transforms, datasets

def test(model, test_dir):
    # 定义数据预处理
    data_transforms = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
                             [0.229, 0.224, 0.225])
    ])

    # 加载测试数据集
    test_dataset = datasets.ImageFolder(test_dir, transform=data_transforms)

    # 定义测试数据集的批次大小
    batch_size = 16

    # 定义测试数据集的 DataLoader
    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

    # 将模型设置为评估模式
    model.eval()

    # 初始化测试数据集上的正确率和样本数
    correct = 0
    total = 0

    # 不进行梯度计算
    with torch.no_grad():
        for images, labels in test_loader:
            # 将输入数据传入模型并获得模型的输出
            outputs = model(images)

            # 对模型的输出求概率最大的类别
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

            # 累加样本数和正确预测的样本数
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    # 计算正确率
    accuracy = correct / total

    # 返回正确率
    return accuracy

使用方法如下：

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 测试集文件夹路径
test_dir = 'test_dataset'

# 计算正确率
accuracy = test(model, test_dir)

# 输出正确率
print('正确率：{:.2f}%'.format(accuracy * 100))

其中，`model.pth` 是之前训练好的模型文件，`test_dataset` 是测试集文件夹路径。`test` 函数的输出就是测试集上的正确率。