yolov10 训练模型验证代码

### YOLOv10 训练模型验证代码实例 对于YOLOv10训练模型的验证，通常涉及定义验证过程中的数据加载、评估指标计算以及模型性能展示等功能。下面提供了一个简化版的PyTorch实现示例，用于说明如何编写YOLOv10训练后的模型验证代码。 ```python import torch from torchvision import transforms from ultralytics.nn.modules.classify import ClassificationModel from ultralytics.utils.metrics import ConfusionMatrix, box_iou from pathlib import Path def validate_model(model_path: str, data_loader, device='cuda'): """ 验证已训练好的YOLOv10分类模型. 参数: model_path (str): 已保存模型权重文件路径. data_loader (DataLoader): 测试集的数据加载器. device (str): 使用设备 ('cpu' 或 'gpu'). 返回: float: 平均精度得分. """ # 加载预训练模型并设置为评估模式 model = ClassificationModel().to(device) state_dict = torch.load(model_path, map_location=device)['model'].float() model.load_state_dict(state_dict, strict=False) model.eval() confusion_matrix = ConfusionMatrix(nc=model.nc) with torch.no_grad(): for images, labels in data_loader: images = images.to(device).float() / 255.0 labels = labels.to(device) preds = model(images)[0] correct = (preds.argmax(1) == labels).float() # 更新混淆矩阵 confusion_matrix.process_batch(preds, labels) stats = confusion_matrix.stats() ap_per_class = stats['ap'] * 100 mean_ap = sum(ap_per_class)/len(ap_per_class) print(f'Mean Average Precision(AP): {mean_ap:.2f}%') return mean_ap ``` 上述代码展示了如何通过`validate_model()`函数来进行YOLOv10模型的验证工作[^1]。该函数接收三个参数：一个是存储有先前训练得到的最佳模型状态字典的`.pt`文件位置；另一个是要被用来测试这个模型效果的数据集迭代器对象；最后是指定运行环境是在CPU还是GPU上执行。此过程中会利用到Ultralytics库内的组件来辅助完成具体的逻辑操作，并最终输出平均精确率作为评价标准之一。