在pytorch上训练模型后如何用代码写测试集

### 回答1：
您好，关于在 PyTorch 上训练模型后如何用代码写测试集的问题，可以通过以下步骤实现：

1. 加载测试集数据，可以使用 DataLoader 类来加载数据集。

2. 加载训练好的模型，可以使用 torch.load() 函数加载模型。

3. 将模型设置为评估模式，可以使用 model.eval() 函数将模型设置为评估模式。

4. 对测试集进行预测，可以使用 with torch.no_grad() 上下文管理器，避免在预测时进行梯度计算。

5. 计算预测结果的准确率或其他指标，可以使用 sklearn.metrics 模块中的函数进行计算。

希望以上回答能够帮助您解决问题。

### 回答2：
在PyTorch中，通过编写代码来测试训练好的模型非常简单。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用训练好的模型对测试集进行推理：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

# 加载已训练好的模型
model = torchvision.models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))  # 替换成你的模型权重的路径

# 设置预处理转换
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载测试集
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)

# 在测试集上进行推理
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

# 打印准确率
print('测试集准确率为: %.2f%%' % (100 * correct / total))

以上代码中，我们首先加载已训练好的模型，并设置预处理转换方式。然后使用`torchvision.datasets.CIFAR10`加载测试集，通过`torch.utils.data.DataLoader`创建一个数据加载器。在推理阶段，通过迭代测试集加载器，将图像输入模型，获得模型的推理结果，并与真实标签进行比较，统计准确分类的数量。最后，我们计算并打印出准确率。

请注意，以上示例代码以CIFAR10数据集为例。你需要根据你的具体应用场景，选择对应的数据集及其预处理方式。

### 回答3：
在 PyTorch 上训练模型后，可以使用以下代码编写测试集：

1. 导入必要的库和模型：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import DatasetName
import model_name

# 在这里替换为您的模型类的名称
model = model_name.ModelName().to(device)

2. 设置测试集的数据预处理步骤（如果有的话）：

transform = transforms.Compose([
    # 添加所需的数据预处理转换
    transforms.ToTensor(),
    # 其他转换（如标准化）可以添加在这里
])

3. 加载测试集数据：

test_dataset = DatasetName(
    root='path_to_test_data_folder',
    train=False,
    transform=transform
)

test_loader = DataLoader(
    dataset=test_dataset,
    batch_size=batch_size,
    shuffle=False,
    num_workers=num_workers
)

请确保将 `'path_to_test_data_folder'` 替换为您的测试集数据所在文件夹的路径，并设置合适的 `batch_size` 和 `num_workers` 数值。

4. 加载已训练的模型：

model.load_state_dict(torch.load('path_to_saved_model.pth'))

请确保将 `'path_to_saved_model.pth'` 替换为您已保存模型的路径。

5. 运行测试：

model.eval()  # 设置模型为评估模式

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0

    for images, labels in test_loader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    accuracy = 100 * correct / total
    print(f'Test Accuracy: {accuracy:.2f}%')

这段代码将模型设置为评估模式（`model.eval()`），并在不计算梯度的情况下进行推理（`torch.no_grad()`）。然后，对测试集进行迭代，将图像和标签加载到设备上，向前传递图像以获取预测结果，然后计算精确度。

最后，将测试准确性打印出来，以便评估模型的性能。

请注意，上述代码仅是一个简单示例，您可以根据需要进行修改。