PyTorchでモデル評価を行う方法は何ですか？

PyTorchでモデルの評価を行う際には、通常、以下のステップが必要です。

1. 必要なライブラリとモデルをインポートしてください。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets

1. テストデータセットを読み込む:

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

1. モデルを読み込む:

model = YourModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

1. 評価関数の定義：

def evaluate_model(model, test_loader):
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in test_loader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    accuracy = correct / total
    print('Accuracy of the model on the test set: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

1. 評価関数を呼び出す:

evaluate_model(model, test_loader)

PyTorchでモデルを評価することができます。