def val_step(self, data_batch): imgs = data_batch[0] labels = data_batch[1:] cls_score = self.forward_net(imgs) loss_metrics = self.head.loss(cls_score, labels, valid_mode=True) return loss_metrics

这是一个神经网络模型中的验证步骤函数。它接受一个数据批次作为输入，包含图像数据和标签。在这里，我们使用模型的前向传递函数 `forward_net` 处理图像数据，得到分类得分 `cls_score`。然后，我们将得分和标签一起传递给头部模块中的损失函数 `loss` 进行计算，得到验证损失。最后，我们返回验证损失。注意，这里的 `valid_mode` 参数是用来告诉损失函数当前是在验证模式下计算损失的。