(predicted == labels).sum().item()

这是一个用于计算模型预测结果与真实标签相同的数量的代码行。假设模型的预测结果和真实标签都是张量（tensor），则(predicted == labels)会返回一个布尔类型的张量，其中每个元素表示模型预测结果和真实标签是否相同。接着，.sum()会将所有为True的元素相加，最后.item()会将结果转换为Python标量。因此，最终的结果是模型预测结果与真实标签相同的数量。

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解释下面的代码correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.float(), labels.long() outputs = net(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network: %d %%' % ( 100 * correct / total))

这段代码是用于计算神经网络在测试集上的分类准确率的。

首先，定义了两个变量correct和total，用于记录测试集上分类正确的样本数和总样本数。

然后，使用了with torch.no_grad()来关闭梯度计算，以便加快代码运行速度和减少内存占用。

接着，使用for循环遍历测试集中的每个样本，将输入数据inputs和标签labels传入神经网络net中进行前向传播，并获取输出值outputs。利用torch.max()函数获取输出值outputs每行中最大值和对应的索引，即预测的标签predicted。

再接下来，累加变量total的值，以记录测试集中样本的总数。同时，使用(predicted == labels).sum().item()来统计预测正确的样本数，将其累加到变量correct中。

最后，计算神经网络在测试集上的分类准确率，并打印输出。

需要注意的是，在代码中将inputs转化为float类型，labels转化为long类型，以与神经网络的输入和输出类型相匹配。同时，使用predicted == labels来比较预测值和真实标签是否相同，统计预测正确的样本数。最后计算准确率时，将correct除以total并乘以100，输出百分数形式的准确率。

def train(model, loader, criterion, optimizer, device): model.train() running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(loader): inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs, 1) _, true_labels = torch.max(labels, 1) total += true_labels.size(0) correct += (predicted == true_labels).sum().item() print("Train Loss: {:.4f}, Acc: {:.2f}%".format(running_loss / (batch_idx + 1), 100 * correct / total))

这是一个用于训练模型的函数。以下是函数的详细解释：

- `train` 函数接受五个参数：`model`（模型），`loader`（数据加载器），`criterion`（损失函数），`optimizer`（优化器）和 `device`（设备）。
- 在函数开始时，将模型设置为训练模式（`model.train()`）。
- 初始化 `running_loss`（累计损失值），`correct`（正确预测的数量）和 `total`（总样本数）为零。
- 使用 `enumerate(loader)` 迭代数据加载器中的批次数据。
- 将输入数据和标签移到指定的设备上（`inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)`）。
- 清空优化器的梯度（`optimizer.zero_grad()`）。
- 通过模型前向传播计算输出（`outputs = model(inputs)`）。
- 计算损失值（`loss = criterion(outputs, labels)`）。
- 根据损失值计算梯度并进行反向传播（`loss.backward()`）。
- 使用优化器更新模型的参数（`optimizer.step()`）。
- 累计损失值（`running_loss += loss.item()`）。
- 计算预测值和真实标签的正确数量（`_, predicted = torch.max(outputs, 1)` 和 `_, true_labels = torch.max(labels, 1)`）。
- 更新总样本数（`total += true_labels.size(0)`）和正确预测的数量（`correct += (predicted == true_labels).sum().item()`）。
- 在每个批次结束后，打印训练损失和准确率（`print("Train Loss: {:.4f}, Acc: {:.2f}%".format(running_loss / (batch_idx + 1), 100 * correct / total))`）。

这个函数用于训练模型。它使用给定的数据加载器迭代数据批次，计算损失并进行反向传播更新模型参数，同时计算训练损失和准确率。