def reports (test_loader, y_test, name, net, device): count = 0 # 模型测试 for inputs, _ in test_loader: inputs = inputs.to(device) outputs = net(inputs) outputs = np.argmax(outputs.detach().cpu().numpy(), axis=1) if count == 0: y_pred = outputs count = 1 else: y_pred = np.concatenate( (y_pred, outputs) ) if name == 'IP': target_names = ['Wheat', 'Woods']

这是一个Python函数，名为“reports”。它需要以下参数：test_loader（测试数据集），y_test（测试标签），name（模型名称），net（神经网络模型），device（运行设备）。在函数中，变量“count”被初始化为0。

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解读这段代码。def reports (test_loader, y_test, name, net, device): count = 0 for inputs, _ in test_loader: inputs = inputs.to(device) outputs = net(inputs) outputs = np.argmax(outputs.detach().cpu().numpy(), axis=1) if count == 0: y_pred = outputs count = 1 else: y_pred = np.concatenate( (y_pred, outputs) ) if name == 'IP': target_names = ['Wheat']

这段代码定义了一个名为“reports”的函数，该函数接受五个参数：test_loader、y_test、name、net和device。该函数的主要目的是将神经网络模型net在测试数据集test_loader上的预测结果与真实标签y_test进行比较，并生成一个分类报告。具体来说，该函数首先将计数器count初始化为0，然后对于test_loader中的每个输入数据，将其转换为在设备device上运行，并通过net模型进行预测。预测结果通过numpy库中的argmax函数获取最大概率值对应的标签，存储在outputs变量中。如果count为0，则将y_pred变量初始化为outputs，否则将outputs与y_pred进行拼接，并将结果存储在y_pred中。最后，如果参数name的值为‘IP’，则生成的分类报告中将使用‘Wheat’作为目标名称。

# 记录误差 test_loss = ? #计算测试准确率 ？ ？ ？ ？

在记录误差时，需要将模型在测试集上的损失计算出来并保存到变量test_loss中。具体代码如下：

# 计算测试集上的损失
model.eval()
test_loss = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        test_loss += loss.item() * inputs.size(0)

# 计算平均测试损失
test_loss /= len(test_loader.dataset)

# 打印测试损失
print('Test Loss: {:.6f}\n'.format(test_loss))

在计算测试准确率时，可以使用与计算训练准确率时相同的方法，即将模型预测的类别与实际标签进行比较，并计算正确预测的样本数占总样本数的比例。具体代码如下：

# 计算测试集上的准确率
model.eval()
test_acc = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(inputs)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        test_acc += torch.sum(preds == labels.data)

# 计算测试准确率
test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset)

# 打印测试准确率
print('Test Accuracy: {:.2%}\n'.format(test_acc))