test_reader = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test') print("测试集样本数:", len(test_reader)) print("样本形状:", test_reader[0][0].shape) print("标签形状:", test_reader[0][1].shape) # 包装数据读取器，每次读取的数据数量设置为batch_size=64 test_loader = paddle.io.DataLoader(test_reader, batch_size=64, shuffle=True) pred_list = [] #存放预测值 label_list = [] #存放真实值 ##代码填充 pred_list = np.array(pred_list).reshape(-1,1) label_list = np.array(label_list).reshape(-1,1) print('测试集上的准确率：', np.sum(label_list==pred_list)/len(label_list))

这段代码是使用PaddlePaddle框架中的视觉数据集MNIST来读取测试集数据。其中，mode参数设置为'test'表示读取测试集数据。代码中通过len(test_reader)来获取测试集样本数，通过test_reader[0][0].shape和test_reader[0][1].shape来获取第一个样本的形状和标签的形状。

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train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor()) val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())

这段代码使用PaddlePaddle的视觉库`paddle.vision`加载MNIST数据集，并将其分为训练集和验证集。其中`mode='train'`表示加载训练集，`mode='test'`表示加载测试集。`transform=ToTensor()`表示将数据集中的图片转换为Tensor数据格式，以便于后续的模型训练。

test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform)

这行代码是使用PaddlePaddle Vision库中的MNIST数据集，并指定mode为test，即测试集。同时，使用了一个transform参数，该参数可以对数据进行预处理或增强操作。在这里，transform可能是一个函数或一个变换操作的组合，用于将MNIST图像数据转化为模型可以接受的形式。