juyper notebook cnn网络测试

在juyper notebook上对测试集进行对构建的cnn网络测试问题

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  对构建的CNN网络进行测试主要的步骤如下：

  1.导入必要的库和数据集 首先，在Jupyter Notebook中运行必要的Python库和MNIST数据集。

  import torch
  import torchvision
  from torchvision.datasets import MNIST
  from torch.utils.data import DataLoader
  from torchvision.transforms import ToTensor
  
  train_data = MNIST(root='data', train=True, download=True, transform=ToTensor())
  test_data = MNIST(root='data', train=False, download=True, transform=ToTensor())
  train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
  test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
  

  2.加载预训练模型 然后，加载预训练的CNN模型。

  from models import CNN # 导入CNN模型
  model = CNN() # 实例化模型
  model.load_state_dict(torch.load('trained_cnn.pt')) # 加载预训练模型
  model.eval() # 进入评估模式
  

  3.进行测试集的操作 接下来，遍历测试数据集并计算预测概率。

  correct = 0
  total = 0
  with torch.no_grad():
      for images, labels in test_loader:
          outputs = model(images)
          _, predicted = torch.max(outputs, dim=1)
          total += labels.size(0)
          correct += (predicted == labels).sum().item()
      print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')
  

  4.输出结果 最后输出测试精度。

  print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')
  

  综上所述，可以通过以上步骤来对构建的CNN网络进行测试。