def dev(dv_set, model, device): model.eval() # set model to evalutation mode total_loss = 0 for x, y in dv_set: # iterate through the dataloader x, y = x.to(device), y.to(device) # move data to device (cpu/cuda) with torch.no_grad(): # disable gradient calculation pred = model(x) # forward pass (compute output) mse_loss = model.cal_loss(pred, y) # compute loss total_loss += mse_loss.detach().cpu().item() * len(x) # accumulate loss total_loss = total_loss / len(dv_set.dataset) # compute averaged loss return total_loss

这是一个用于在开发集上进行评估的函数。它接受开发集 dv_set、模型 model 和设备 device 作为输入。

首先，它将模型设置为评估模式，即 model.eval()。这是因为在评估过程中不需要进行梯度计算和参数更新，只需要使用已经训练好的模型来预测输出。

接下来，它初始化 total_loss 变量为0，用于累积损失值。

然后，它通过迭代 dv_set 中的样本，将数据 x 和标签 y 移动到指定的设备上（CPU 或 GPU）。

在计算输出之前，使用 torch.no_grad() 上下文管理器来禁用梯度计算。这样可以节省内存和计算资源，并加快代码的执行速度。

然后，通过模型 model 对输入数据 x 进行前向传播，得到预测输出 pred。

接下来，使用模型中定义的 cal_loss 方法来计算预测输出 pred 和真实标签 y 之间的均方误差损失 mse_loss。

将每个样本的损失 mse_loss 乘以样本数量 len(x)，并累积到 total_loss 中。

最后，将 total_loss 除以开发集中样本的总数 len(dv_set.dataset)，得到平均损失值，并将其作为评估结果返回。

相关问题

def test(tt_set, model, device): model.eval() # set model to evalutation mode preds = [] for x in tt_set: # iterate through the dataloader x = x.to(device) # move data to device (cpu/cuda) with torch.no_grad(): # disable gradient calculation pred = model(x) # forward pass (compute output) preds.append(pred.detach().cpu()) # collect prediction preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy() # concatenate all predictions and convert to a numpy array return preds

这是一个用于在测试集上进行预测的函数。它接受测试集 tt_set、模型 model 和设备 device 作为输入。

首先，将模型设置为评估模式，即 model.eval()。同样，这是因为在测试过程中不需要进行梯度计算和参数更新，只需要使用已经训练好的模型来进行预测。

然后，初始化一个空列表 preds 用于存储预测结果。

接下来，通过迭代 tt_set 中的样本，将数据 x 移动到指定的设备上（CPU 或 GPU）。

在计算输出之前，使用 torch.no_grad() 上下文管理器来禁用梯度计算。

然后，通过模型 model 对输入数据 x 进行前向传播，得到预测输出 pred。

将每个预测结果 pred 的梯度信息移动到 CPU 上，并添加到 preds 列表中。

最后，使用 torch.cat() 方法将所有预测结果连接在一起，并将其转换为一个 numpy 数组，并作为预测结果返回。这样，在测试过程中可以方便地使用这些预测结果进行后续的分析和评估。

def plot _ pred ( dv _ set , model , device , lim =35., preds = None , targetsNone ): if preds is Mone or targets is Mone : model . eval () preds , targets =[],[] for x , y in dv _ set : x , y = x . to ( device ), y . to ( device ) with torch . no _ grad (): pred = model ( x ) preds . append ( pred . detach (). cpu ()) targets . append ( y . detach (). cpu ()) preds = torch . cat ( preds , dim =0). numpy () targets = torch . cat ( targets , dim =0). numpy ()

这段代码存在一些错误，我来帮你修正一下：

def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None):
    if preds is None or targets is None:
        model.eval()
        preds, targets = [], []
        for x, y in dv_set:
            x, y = x.to(device), y.to(device)
            with torch.no_grad():
                pred = model(x)
                preds.append(pred.detach().cpu())
                targets.append(y.detach().cpu())
        preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()
        targets = torch.cat(targets, dim=0).numpy()
    
    # 绘制图形的代码缺失，你可以在这里添加绘图的相关代码
    
    # 返回预测值和目标值
    return preds, targets

修正后的代码将原来缺失的绘图代码部分注释掉了，你可以在这里添加你希望使用的绘图代码。同时，我添加了一个返回语句，这样函数可以返回预测值和目标值给调用者。

请注意，由于缺失了绘图代码，你需要根据你的需求添加合适的绘图逻辑来完成预测结果的可视化。