本文是PyTorch打怪系列的第五篇，主要介绍CIFAR-10数据集的测试过程。通过代码演示如何读取图片、预测类别，并解释了torch.max()函数的作用和使用细节，最终展示测试的准确率。
pytorch进行CIFAR-10分类（5）测试
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Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络
Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器
Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（4）训练
Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（5）测试（本文）
1.直接上代码
代码第一部分
dataiter = iter(testloader) # 创建一个python迭代器，读入的是我们第一步里面就已经加载好
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