pytorch mnist 模型预测代码

以下是使用PyTorch对MNIST数据集进行模型预测的示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

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

# 加载测试数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=1, shuffle=False)

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

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

其中，`mnist_model.pt`是你已经训练好的模型文件，需要根据你的实际情况进行修改。该模型使用了PyTorch自带的MNIST数据集进行测试，如果你使用的是其他数据集，也需要进行修改。