对于无分类任务呢，设置成什么

对于无分类任务，评估指标通常使用像素准确率（Pixel Accuracy）或平均交并比（mIoU），因此`num_classes`参数应该设置为1，表示只有一个类别。

例如，使用Pytorch中的`torchmetrics`库计算像素准确率和mIoU的示例代码如下：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision.transforms import ToTensor
from torchmetrics import Accuracy, IoU

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

# 准备测试数据
test_data = ImageFolder('test_data', transform=ToTensor())
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=1, shuffle=False)

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    accuracy = Accuracy(threshold=0.5)
    iou = IoU(num_classes=1)
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        predicted = (outputs > 0.5).float()
        accuracy.update(predicted, labels)
        iou.update(predicted, labels)

# 输出评估结果
print('Pixel Accuracy:', accuracy.compute())
print('mIoU:', iou.compute())

在这个示例代码中，使用`Accuracy`类计算像素准确率，`threshold`参数指定了二值化的阈值，这里设置为0.5。`IoU`类计算平均交并比，`num_classes`参数设置为1。