请提供pyhton代码：计算给定模型在测试集上的准确率

以下是计算给定模型在测试集上准确率的通用 Python 代码：

# 导入相关库和模块
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义测试函数
def test(model, test_dataset, batch_size):

    # 将测试集打包成 DataLoader
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

    # 设置模型为评估状态
    model.eval()

    # 定义空列表用于存储预测结果和真实结果
    predicted_labels = []
    true_labels = []

    # 迭代测试集 DataLoader
    for data, labels in test_loader:
        
        # 转换数据类型
        data, labels = data.cuda(), labels.cuda()
        
        # 前向传播以获得预测结果
        outputs = model(data)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        
        # 将预测结果和真实结果添加到对应的列表
        predicted_labels.extend(predicted.cpu().numpy())
        true_labels.extend(labels.cpu().numpy())

    # 计算准确率并返回
    accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
    return accuracy

说明：

- 这个函数接受三个参数，分别是要进行测试的模型、用于测试的数据集和每个 batch 的大小。
- 函数通过将测试集打包成 DataLoader 实现批处理。
- 函数将模型设置为评估状态，因为在评估状态下，模型不会更新梯度或 Dropout 层。
- 函数使用 model(data) 来进行前向传播，并使用 torch.max(outputs.data, 1) 获取预测结果。这里假设网络输出的是每个类别的概率分布，而不是直接输出类别。
- 函数使用 accuracy_score 函数计算准确率，并返回该准确率。

请注意，这只是一个通用的测试函数，需根据自己的实际需求来自定义！