PyTorch 神经网络模型测试代码详解及注释

这段代码是一个训练和测试神经网络模型的循环。下面是对代码的详细解释和注释：

with torch.no_grad():

这个语句块用于在进行前向传播时禁用梯度计算。这是因为在测试阶段，我们只需要用模型进行推理，而不需要计算梯度。

for imgs, labels in test_loader:

这个循环用于遍历测试数据集。test_loader是一个数据加载器，用于加载测试数据集的图像和标签。

labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.long)

将标签转换为torch.tensor的形式，并将数据类型设置为torch.long，这是因为标签通常是整数类型。

imgs, labels = imgs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE)

将图像和标签移动到指定的设备上，例如GPU。DEVICE是一个预定义的设备变量。

outputs = model(imgs)

使用模型对图像进行前向传播，得到输出。

loss = loss_fn(outputs, labels)

计算模型的损失值。loss_fn是一个损失函数，用于计算模型输出与真实标签之间的差异。

test_loss += loss.item()

将损失值添加到测试损失的累加器中。

ps = torch.exp(outputs)

计算模型输出的概率分布。这里使用了指数函数来将输出转换为概率。

top_p, top_class = ps.topk(1, dim=1)

找到概率最高的类别。topk函数返回指定维度上最大的k个元素和对应的索引。

equals = top_class == labels.view(*top_class.shape)

将预测的类别与真实标签进行比较，得到一个布尔值的张量，表示是否预测正确。

accuracy += torch.mean(equals.type(torch.FloatTensor)).item()

计算并累加预测的准确率。将布尔值的张量转换为浮点数类型，并计算平均值。

train_losses.append(running_loss / len(train_loader))
test_losses.append(test_loss / len(test_loader))

将训练损失和测试损失的平均值添加到相应的列表中。这些列表用于记录每个训练和测试周期的损失值，以便后续分析和可视化。