模型的验证套路

套路"/>

模型的验证套路

对于训练好的神经网络模型，验证它的正确率

这里还是用CIFAR10数据集训练出来的模型进行验证

放置图片我是在与代码文件上级文件同级的文件中方便使用

images = "../image/dog.jpg"

 完整代码：

import torch
import torchvision
from PIL import Image
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linearimages = "../image/dog.jpg"image = Image.open(images)
transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((32,32)),torchvision.transforms.ToTensor()])
image = transform(image)#搭建神经网络
class Gu(nn.Module):def __init__(self):super(Gu  , self).__init__()self.model1 = Sequential(Con