FC.eval() correct = 0 total = 0 for images, labels in testLoader: images = images.float().to(device) outputs = FC(images).cpu() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() print('准确率: %.4f %%' % (100 * correct / total))

这段代码用于对训练好的模型进行测试，并计算模型的准确率。

1. 首先调用 `FC.eval()` 将模型设置为评估模式，以便禁用 dropout 和 batch normalization 等训练相关的操作。

2. 定义两个计数器 `correct` 和 `total`，用于记录模型在测试集上的预测正确数和总样本数。

3. 遍历测试数据集 `testLoader`，将每个 batch 的数据移动到指定的设备上，并通过模型 `FC` 对输入数据进行前向传播，得到预测输出 `outputs`。

4. 对于每个 batch，调用 `torch.max(outputs.data, 1)` 对预测输出中的每行取最大值，并返回最大值和对应的索引。这里我们只需要用到索引，即预测的类别。

5. 对于每个 batch，将 batch 中的样本数 `labels.size(0)` 加到 `total` 中。

6. 对于每个 batch，将预测正确的样本数 `(predicted == labels).sum()` 加到 `correct` 中。

7. 遍历完所有 batch 后，计算模型在测试集上的准确率，并输出结果。

通过这个测试循环，我们可以对模型在测试集上的预测精度进行评估。

相关问题

model = model.eval() model = model.to(device)

这是将 PyTorch 模型转换为评估模式并将其移动到设备（如 GPU 或 CPU）上的代码行。

- `model.eval()` 将模型设置为评估模式，这意味着模型的某些部分，例如 Dropout 和 Batch Normalization，将被禁用或冻结，以便在推理期间保持一致的输出。

- `model.to(device)` 将模型移动到指定的设备上，例如 `device = torch.device("cuda")` 将模型移动到 GPU 上，而 `device = torch.device("cpu")` 将模型移动到 CPU 上。这是为了利用硬件加速来提高模型的推理速度。

# 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for index,adj,features,labels in test_loader: #adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))

这段代码是一个 PyTorch 模型的测试函数，用于在测试集上评估模型的准确率。函数接受三个参数：

- `model`：PyTorch 模型对象
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器
- `device`：模型所在的设备，可以是 CPU 或 GPU

下面是这个函数的详细说明：

1. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，这会关闭一些训练时使用的特定功能，例如 dropout 和 batch normalization。

2. `correct = 0` 和 `total = 0`：初始化正确预测的数量和测试样本的总数量。

3. `with torch.no_grad():`：在评估模式下，我们不需要计算梯度，因此使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭梯度计算。

4. `for index,adj,features,labels in test_loader:`：迭代测试集数据加载器，加载测试数据的节点特征、邻接矩阵和标签。

5. `output, _, _ = model(features)`：使用模型预测节点标签，不需要输出中间层的表示或 attention 分数，因此用下划线 `_` 忽略这些值。

6. `_, predicted = torch.max(output.data, 1)`：从输出中找到每个节点标签的预测值，并计算预测的类别。

7. `total += labels.size(0)` 和 `correct += (predicted == labels).sum().item()`：更新测试样本的总数和正确预测的数量。

8. `acc = 100 * correct / total`：计算测试集准确率。

9. `print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))`：打印测试集准确率。

这个测试函数可以用于对训练好的图神经网络模型进行测试，得到模型在测试集上的准确率。