def vali_test(config, model, data_iter, LOSS): t = time.time() model.eval() loss_total = 0 output_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) labels_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = LOSS(outputs, labels) loss_total += loss labels_all = torch.cat((labels_all, labels), 0) output_all = torch.cat((output_all, outputs), 0) loss = loss_total / len(data_iter) print(' ' * 22 + ' | loss: {:.4f}'.format(loss.item()), end='') output_result = evaluate(output_all, labels_all, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) return loss.item(), output_result

这段代码用于在验证集或测试集上进行评估。函数接受配置文件 `config`、模型对象 `model`、数据迭代器 `data_iter` 和损失函数 `LOSS` 作为输入。

首先，将模型设置为评估模式，通过调用 `model.eval()` 来实现。接下来，定义一些变量用于记录评估过程的信息。`loss_total` 用于累计损失值，`output_all` 用于存储模型的输出结果，`labels_all` 用于存储真实的标签。

然后，在没有梯度计算的情况下，遍历数据迭代器 `data_iter` 获取每个batch的输入数据 `texts` 和标签 `labels`。将输入数据传入模型，得到模型的输出结果 `outputs`。

计算损失值 `loss`，并累计到 `loss_total` 中。同时，将真实的标签拼接到 `labels_all` 中，将模型的输出结果拼接到 `output_all` 中。

在遍历完成后，计算平均损失值 `loss_total / len(data_iter)`。输出损失值和评估结果，并返回损失值和评估结果。

这段代码的作用是在验证集或测试集上进行评估，计算损失值和评估模型的性能。

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else: # 单标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试

这段代码是在单标签分类情况下，在每个epoch的训练过程中输出训练集的损失值和评估结果，并计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

首先，判断当前是单标签分类情况，进入else分支。然后，输出当前epoch的信息，包括当前epoch的索引、总的epoch数和进行到的batch数。通过`format()`函数将这些信息格式化打印出来。

接下来，输出训练集的损失值，通过`train_loss.item()`获取训练损失的数值，并使用`print()`函数将其打印出来。

然后，调用`evaluate()`函数对模型的输出结果和标签进行评估，得到评估结果`result_train`。通过`evaluate()`函数计算准确率等指标。

接下来，调用`vali_test()`函数对验证集和测试集进行评估。分别传入配置文件`config`、模型对象`model`、验证集迭代器`vali_iter`和测试集迭代器`test_iter`，以及损失函数`LOSS`。返回验证集和测试集的损失值和评估结果。

最后，将验证集和测试集的损失值和评估结果打印出来。

整个代码段的作用是在单标签分类情况下，输出训练集的损失值和评估结果，并计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

def train(config, model, train_iter, vali_iter, test_iter, K_on, fine_tune): start_time = time.time() if fine_tune: # 只优化最后的分类层 optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) else: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay) best_pred = 0 # 记录验证集最优的结果 total_batch = 0 # 记录进行到多少batch last_improve = 0 # 记录上次验证集loss下降的batch数 flag = False # 记录是否很久没有效果提升 for epoch in range(config.num_epochs): for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): # 在不同的epoch中，batch的取法是不同的 t = time.time() model.train() # 训练 LOSS = margin_loss if ('multi' in config.classify_type) and ('level3' in config.classify_type) else nll_loss outputs = model(trains) optimizer.zero_grad() train_loss = LOSS(outputs, labels) train_loss.backward() optimizer.step()

这段代码是用来训练模型的函数。函数接受配置文件 `config`、模型对象 `model`、训练数据迭代器 `train_iter`、验证数据迭代器 `vali_iter`、测试数据迭代器 `test_iter`、`K_on`和`fine_tune`作为输入。

首先，根据是否进行fine-tune操作，选择不同的优化器。如果进行fine-tune操作，则只优化最后的分类层，使用`torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)`来初始化优化器。否则，优化所有参数，使用`torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate, weight_decay=config.weight_decay)`来初始化优化器。

接下来，定义了一些变量用于记录训练过程的信息。`best_pred`记录验证集最优的结果，`total_batch`记录进行到了多少个batch，`last_improve`记录上次验证集loss下降的batch数，`flag`记录是否很久没有效果提升。

然后，开始进行训练。首先，遍历训练数据迭代器 `train_iter`，获取每个batch的输入数据`trains`和标签`labels`。将模型设置为训练模式，通过调用`model.train()`来实现。

接下来，根据配置文件中的参数选择合适的损失函数。如果分类类型中包含'multi'并且包含'level3'，则使用`margin_loss`作为损失函数，否则使用`nll_loss`作为损失函数。然后，将输入数据`trains`传入模型，得到模型的输出`outputs`。

接下来，将优化器的梯度清零，通过`optimizer.zero_grad()`来实现。计算训练损失`train_loss`，并进行反向传播和参数更新，通过`train_loss.backward()`和`optimizer.step()`来实现。

在每个epoch的训练过程中，会不断更新训练损失，并根据验证集的性能进行模型保存和早停操作。

整个代码段的目的是进行模型的训练过程，包括前向传播、反向传播和参数更新等操作。