1. Learn
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. PyTorch 深度学习进阶
Connected

道练习

模型评估

在训练循环就绪后，您已经将模型训练了 1000 个 epoch，并将其保存为 net。您还像之前设置 train_dataloader 一样设置了 test_dataloader——只是这次从测试目录而不是训练目录读取数据。

现在可以在测试数据上评估模型了。为此，您需要编写评估循环，遍历测试数据的各个批次，获取模型对每个批次的预测，并计算相应的准确率分数。我们开始吧！

说明

100 XP
  • 将二分类的评估指标设置为 Accuracy，并将其赋给 acc。
  • 对于每个测试数据批次，获取模型输出并将其赋给 outputs。
  • 循环结束后，计算测试集的总体准确率，并将其赋给 test_accuracy。