correct += (predicted == batch.t).sum().cpu().item()

As an AI language model, I cannot determine the context and purpose of the given code snippet. However, I can provide an explanation of what the code does.

The code snippet compares the predicted values with the true values in the batch and sums up the number of correct predictions. The `sum()` function adds up all the elements in a tensor, while the `cpu()` function moves the tensor to the CPU memory. The `item()` function returns the value of a tensor as a Python scalar.

Overall, the code snippet computes the number of correct predictions made by a model on a batch of data.

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FC.eval() correct = 0 total = 0 for images, labels in testLoader: images = images.float().to(device) outputs = FC(images).cpu() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() print('准确率: %.4f %%' % (100 * correct / total))

这段代码用于对训练好的模型进行测试，并计算模型的准确率。

1. 首先调用 `FC.eval()` 将模型设置为评估模式，以便禁用 dropout 和 batch normalization 等训练相关的操作。

2. 定义两个计数器 `correct` 和 `total`，用于记录模型在测试集上的预测正确数和总样本数。

3. 遍历测试数据集 `testLoader`，将每个 batch 的数据移动到指定的设备上，并通过模型 `FC` 对输入数据进行前向传播，得到预测输出 `outputs`。

4. 对于每个 batch，调用 `torch.max(outputs.data, 1)` 对预测输出中的每行取最大值，并返回最大值和对应的索引。这里我们只需要用到索引，即预测的类别。

5. 对于每个 batch，将 batch 中的样本数 `labels.size(0)` 加到 `total` 中。

6. 对于每个 batch，将预测正确的样本数 `(predicted == labels).sum()` 加到 `correct` 中。

7. 遍历完所有 batch 后，计算模型在测试集上的准确率，并输出结果。

通过这个测试循环，我们可以对模型在测试集上的预测精度进行评估。

# 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for index,adj,features,labels in test_loader: #adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))

这段代码是一个 PyTorch 模型的测试函数，用于在测试集上评估模型的准确率。函数接受三个参数：

- `model`：PyTorch 模型对象
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器
- `device`：模型所在的设备，可以是 CPU 或 GPU

下面是这个函数的详细说明：

1. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，这会关闭一些训练时使用的特定功能，例如 dropout 和 batch normalization。

2. `correct = 0` 和 `total = 0`：初始化正确预测的数量和测试样本的总数量。

3. `with torch.no_grad():`：在评估模式下，我们不需要计算梯度，因此使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭梯度计算。

4. `for index,adj,features,labels in test_loader:`：迭代测试集数据加载器，加载测试数据的节点特征、邻接矩阵和标签。

5. `output, _, _ = model(features)`：使用模型预测节点标签，不需要输出中间层的表示或 attention 分数，因此用下划线 `_` 忽略这些值。

6. `_, predicted = torch.max(output.data, 1)`：从输出中找到每个节点标签的预测值，并计算预测的类别。

7. `total += labels.size(0)` 和 `correct += (predicted == labels).sum().item()`：更新测试样本的总数和正确预测的数量。

8. `acc = 100 * correct / total`：计算测试集准确率。

9. `print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))`：打印测试集准确率。

这个测试函数可以用于对训练好的图神经网络模型进行测试，得到模型在测试集上的准确率。