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。

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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。

解释代码： model.eval() with torch.no_grad(): for batchidx, x in enumerate(test): x = x.to(device) y, _ = model(x) loss = criterion(y, x) accumulate_test_loss += loss.item()

这段代码用于在模型的评估阶段计算测试数据的损失。

1. `model.eval()`：这会将模型设置为评估模式，以便在评估过程中禁用特定的模型行为，例如Dropout或Batch Normalization的随机性。

2. `with torch.no_grad():`：这是一个上下文管理器，用于在其内部禁用梯度计算。这样可以提高代码的执行效率，并减少内存消耗。

3. `for batchidx, x in enumerate(test):`：这是一个迭代测试数据集的循环。`test`是一个包含测试数据的迭代器或数据加载器。

4. `x = x.to(device)`：将输入数据`x`移动到指定的设备上，通常是GPU，以便进行加速计算。

5. `y, _ = model(x)`：将输入数据`x`传递给模型进行前向传播，并得到输出预测`y`。在这个上下文中，第二个返回值被忽略。

6. `loss = criterion(y, x)`：使用指定的损失函数`criterion`计算预测值`y`与输入值`x`之间的损失。

7. `accumulate_test_loss += loss.item()`：将当前批次的损失值累加到测试集的总损失中。`loss.item()`返回损失张量的标量值。

通过以上步骤，代码会计算出测试集上的总损失值，以评估模型在测试数据上的性能。