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练习

モデルの評価

トレーニングループが整ったので、1000エポックの学習を終えたモデルが net として利用できる状態です。test_dataloader も、以前に train_dataloader を用意したのとまったく同じ方法で設定済みです—学習用ディレクトリではなくテスト用ディレクトリからデータを読み込む点だけが異なります。

これでテストデータに対してモデルを評価できます。評価するには、テストデータのバッチを反復処理する評価ループを書き、各バッチに対するモデルの予測を取得し、その精度を計算する必要があります。さっそくやってみましょう！

说明

100 XP
  • バイナリ分類用に評価指標を Accuracy として設定し、acc に代入します。
  • テストデータの各バッチについて、モデルの出力を取得して outputs に代入します。
  • ループ後に、テスト全体の精度を計算して test_accuracy に代入します。