怎么获取测试集的label？

要获取测试集的标签，您需要确保在创建数据集时将标签与相应的样本进行正确的关联。具体取决于您的数据集的格式和组织方式，以下是一些常见的方法：

1. 手动标注：如果您手动创建测试集并进行标注，则可以在创建测试集时直接将标签与每个样本相关联。您可以使用一个标签文件、CSV文件或类似的数据结构来存储测试集样本和对应的标签。

2. 数据集加载器：如果您使用了现有的数据集加载器（如PyTorch中的DataLoader），通常情况下，您只需指定训练集和验证集的路径和标签，并将其分配给加载器对象。然后，加载器将自动根据指定的路径和标签加载相应的数据。

3. 数据集划分函数：如果您使用了数据集划分函数（如train_test_split）将整个数据集划分为训练集和测试集，该函数通常会返回划分后的数据及其标签。您可以将返回的标签保存在一个变量中，以便在测试阶段使用。

无论您采用何种方法，确保测试集的标签与每个样本正确地关联起来非常重要。这将确保在评估模型性能时能够正确计算和比较预测结果与真实标签之间的差异。

请注意，测试集的标签应该是未知的，即模型在训练和验证过程中没有接触过这些样本的标签。这样可以确保评估的结果是对模型真实泛化能力的准确反映。

获取测试集的标签通常需要参考数据集的文档或者说明文件，以确定测试集标签的位置和格式。如果您使用的是公共数据集，可以在数据集的网站或者相关论文中找到测试集标签的信息。

一般来说，在进行测试集评估时，您需要将测试集数据输入到模型中，然后使用模型生成的预测结果与标签进行比较，从而计算模型的性能指标。如果测试集标签是以文件的形式提供的，您可以使用相应的数据读取库（例如 Pandas 或者 Numpy）来读取测试集标签文件，并将其加载到内存中。