Pytorch用自己的数据训练ResNet后写测试代码是遇到问题

Question

在学习时，在Pytorch用自己的数据训练ResNet后，需要写测试代码 但是我突然很迷茫 不知道从哪里下手 搜索之后也没有明确的教程这方面需要怎么去入手去做。
各位能否教一下我应该怎么办 或者有没有推荐的教程

Answer 1

如果你训练好ResNet模型后，需要进行模型的测试和评估。一般情况下，测试代码会有以下步骤：
1、导入测试数据集：在测试代码中，你需要导入测试数据集，它应该和你训练模型时使用的数据集是相同的。
2、加载模型：在测试代码中，你需要加载训练好的模型。可以使用PyTorch的torch.load()函数来加载保存的模型。
3、设置模型为评估模式：在测试代码中，你需要将模型设置为评估模式，这可以通过将模型的training属性设置为False来实现。
4、运行测试代码：在测试代码中，你需要迭代测试数据集，将测试数据传递给模型，并输出模型的预测结果。可以使用PyTorch的torch.no_grad()上下文管理器来关闭梯度计算，以减少内存消耗和加快计算速度。
5、计算模型性能指标：在测试代码中，你需要计算模型在测试数据集上的性能指标，如准确率、精度、召回率等。

这些步骤可能会因数据集和模型的不同而有所变化，但大致流程是相似的。
以下是一些关于PyTorch模型测试的教程和资料，供你参考：
PyTorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/index.html
PyTorch中文文档：https://pytorch.apachecn.org/docs/1.0/
PyTorch入门教程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html
PyTorch官方GitHub示例：https://github.com/pytorch/examples

希望以上信息对你有所帮助，祝你成功完成测试代码的编写和模型的评估！