神经网络测试集如何加载pth进行测试
时间: 2023-06-04 07:04:35 浏览: 49
对于神经网络测试集的加载和使用,可以借助PyTorch提供的torch.load()函数加载.pth文件,并将其传递给模型进行测试。在使用时,需要将测试数据按照模型训练时的数据预处理方式进行处理,然后将其传递给模型进行推理,最后再根据结果进行后续的处理和评估。
相关问题
pycharm里测试集测试神经网络所用语句
在 PyCharm 中测试神经网络时,你需要编写一些代码来加载模型和测试数据集,并运行测试。以下是一些示例代码,可以帮助你开始测试:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from model import MyNeuralNet # 假设你的神经网络定义在 model.py 文件中
# 加载模型
model = MyNeuralNet()
model.load_state_dict(torch.load('my_model.pth'))
# 加载测试数据集
test_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize(28),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=test_transforms)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
# 测试模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_loader:
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
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 test images: %d %%' % (100 * correct / total))
```
在这个示例中,我们假设你的神经网络定义在 `model.py` 文件中,并且保存为 `my_model.pth` 文件。我们使用 PyTorch 的 DataLoader 类来加载测试数据集,并使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用梯度计算,以提高代码的运行效率。最后,我们计算测试集上的准确率并输出结果。
pytorch搭建的卷积神经网络进行图像分类怎么输出测试集最终预测结果python代码
可以使用以下代码来输出测试集的最终预测结果:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import MyDataset #自己定义的数据集类
from model import MyCNN #自己定义的卷积神经网络模型类
# 加载测试集数据
test_data = MyDataset(root='test', transform=transforms.ToTensor())
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=False)
# 加载模型
model = MyCNN()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 测试模式
model.eval()
# 预测测试集数据
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('测试集准确率: {} %'.format(100 * correct / total))
```
其中,`MyDataset` 和 `MyCNN` 分别是自己定义的数据集类和卷积神经网络模型类,需要根据自己的实际情况进行修改。`model.pth` 是训练好的模型参数文件,需要保存在当前目录中。在测试模式下,使用 `torch.no_grad()` 关闭梯度计算,以提高预测速度。最后输出测试集的准确率。
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