Определение метода тестирования

Это нужно для того, чтобы мы могли оценивать нашу модель и выводить точность на тестовом наборе. Большие отличия от метода тестирования заключаются в том, что мы используем model.eval(), чтобы перевести модель в режим тестирования, и torch.no_grad(), который отключит вычисление градиента, так как мы не используем обратное распространение во время тестирования. Наконец, мы вычисляем средние потери для набора тестов и общую точность.

#theory // Just Python