在CentOS系统下，使用PyTorch进行模型评估通常涉及以下步骤：
加载预训练模型：首先，你需要加载已经训练好的模型。这通常是通过torch.load()函数完成的。
准备数据集：为了评估模型，你需要准备一个测试数据集。这个数据集应该与训练数据集具有相同的格式和预处理步骤。
设置模型为评估模式：在评估模型之前，需要将模型设置为评估模式，这样做可以关闭dropout和batch normalization等层的训练时行为。
前向传播：使用测试数据集对模型进行前向传播，计算预测结果。
计算损失和准确率：根据模型的输出和真实标签计算损失和准确率等评估指标。
分析结果：根据评估结果对模型性能进行分析。
下面是一个简单的代码示例，展示了如何在CentOS下使用PyTorch进行模型评估：
import torch from torchvision import datasets, transforms from your_model import YourModel # 假设你有一个名为YourModel的模型类 # 加载预训练模型 model = YourModel() model.load_state_dict(torch.load('your_model.pth')) # 替换为你的模型文件路径 model.eval() # 设置模型为评估模式 # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), # 其他预处理步骤... ]) # 加载测试数据集 test_dataset = datasets.ImageFolder('path_to_test_dataset', transform=transform) # 替换为你的测试数据集路径 test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 计算损失和准确率 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 根据你的任务选择合适的损失函数 total_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): # 在评估模式下不需要计算梯度 for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) total_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() # 计算平均损失和准确率 average_loss = total_loss / len(test_loader) accuracy = 100 * correct / total print(f'Average Loss: {average_loss:.4f}') print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}%') 请注意，你需要根据你的具体模型和数据集调整上述代码。例如，你可能需要修改模型类名、模型文件路径、测试数据集路径以及预处理步骤。此外，如果你的模型有不同的输出或损失函数，你也需要相应地调整代码。
