pytorch 准确率

PyTorch 是一个深度学习框架，用于训练神经网络模型。准确率是衡量模型性能的一种指标，通常用于分类任务。在 PyTorch 中，可以使用各种指标来评估模型的性能，包括准确率。

在训练过程中，可以使用 PyTorch 自带的 `nn.CrossEntropyLoss()` 损失函数计算模型的损失，该函数会自动计算模型的准确率。在模型训练完成后，可以使用测试数据集来计算模型的准确率。例如，可以使用以下代码计算模型在测试数据集上的准确率：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

其中，`testloader` 是测试数据集的数据加载器，`net` 是已经训练好的模型，`correct` 和 `total` 分别表示预测正确的样本数和总样本数。最后的输出结果是模型在测试数据集上的准确率。