Q：推論して，テストテータの描画とそれの推論をいくつか行ってください．

A：実際に推論を行い，それをテストデータで確認するためには，以下のようにコードを追加します．

```pyhton

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image
def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

# モデルを評価モードに変更
model.eval()

# データを1バッチだけ取得
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

# 推論
with torch.no_grad():
    outputs = model(images)

# 推論結果を取得
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

# 画像と推論結果を表示
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % labels[j].item() for j in range(4)))
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % predicted[j].item() for j in range(4)))

```
