model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size, -1), y.view(batch_size, -1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2 - t1, train_mse, rel_err)

这段代码看起来像是在对一个 PyTorch 模型进行测试，并计算其在测试集上的平均误差。其中 `model.eval()` 表示将模型设置为评估模式，`test_loader` 是测试集数据的数据加载器。然后对于每个数据批次，通过模型进行预测并将预测结果转换为原始数据的单位（`y_normalizer.decode`），并计算预测结果与真实结果之间的误差，并将误差累加到 `rel_err` 中。最后计算训练集上的平均 MSE，测试集上的平均绝对误差和平均相对误差，并输出当前训练轮数、训练时间、训练集上的平均 MSE 和测试集上的平均相对误差。

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model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2-t1, train_mse, rel_err)

这段代码的作用是在模型训练完成后，在测试集上评估模型的性能。具体来说，代码中的循环首先将输入x和真实输出y转移到GPU上，然后通过前向传播计算模型的输出out，并使用y_normalizer对模型输出进行解码。然后计算out和y之间的LpLoss，并将rel_err累加到总体相对误差中。最后，计算训练集和测试集的平均损失，并打印出当前epoch的训练时间、平均训练集损失和平均测试集相对误差。这个过程将在每个epoch结束后执行。

def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

这段代码实现了一个测试函数，用于测试训练好的模型在验证集或测试集上的性能表现。函数接收三个参数：模型（model）、验证集数据加载器（verify_loader）和损失函数（criterion）。在函数内部，首先将模型切换到评估模式，即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试损失（test_loss）和测试精度（test_acc）变量，并将其初始化为0。接着使用torch.no_grad()上下文管理器，关闭梯度计算，以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代，每次迭代会返回一个batch的输入数据（inputs）和对应的标签（labels）。将输入数据先进行unsqueeze(1)操作，将数据从(batch_size, sequence_length)形状变为(batch_size, 1, sequence_length)，然后再将其转换为float类型，并输入到模型中进行推断。将模型的输出结果（outputs）和标签（labels）传入损失函数中，计算这个batch的损失值（loss）。将这个batch的损失值乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试损失（test_loss）上。使用torch.max()函数得到每个样本在模型输出结果中最大值的索引（preds），并将其与标签数据（labels.data）进行比较，得到一个布尔型的tensor，将其转换为浮点型之后，使用torch.sum()函数对其进行求和，得到这个batch中分类正确的样本数。将这个batch的分类准确率乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试精度（test_acc）上。最后将测试损失除以验证集数据集大小得到平均损失值（test_loss），将测试精度除以验证集数据集大小得到平均精度（test_acc），并返回这两个平均值作为函数的输出。