text: import os
  from modeldef import BuildModel
  
  #実行ファイルの場所を作業ディレクトリに設定する
  os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
  
  #実行ディレクトリの取得
  Work_Dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
  
  #モデルを読み込み
  import modelio
  net = BuildModel()
  modelio.LoadModelWeights("model.pt", net ,True)
  print(net)		#モデルを表示する
  
  device =  'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'		#CUDAが使えるなら使う
  net.to(device)	#転送
  
  
  #データセットを準備する
  import torch
  from torchvision import transforms
  from torchvision.datasets import FashionMNIST
  f_mnist_test = FashionMNIST(Work_Dir + "FashionMNIST", train=False, download=True, 
                  transform=transforms.ToTensor())
  
  #データーローダーの作成
  batch_size = 128
  test_loader = torch.utils.data.DataLoader(f_mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=True)
  
  #バッチごとの推論結果を一時格納する配列を宣言する
  ys = []
  ypreds = []
  
  #ミニバッチ単位で推論を実施、完了までループ
  for x, y in test_loader:
      #toメソッド：データを指定の計算デバイスへ転送
      x = x.to(device)
      y = y.to(device)
  
      with torch.no_grad():
          _, y_pred = net(x).max(1)
  
      #結果を配列に追加する
      ys.append(y)
      ypreds.append(y_pred)
  
  #ミニバッチごとにまとめる
  #cat関数でテンソルの結合
  ys = torch.cat(ys)
  ypreds = torch.cat(ypreds)
  
  #予測精度を計算
  acc = (ys == ypreds).float().sum() / len(ys)
  print("推論結果")
  print(acc.item())
  