def evaluate_accuracy(net, data_iter): if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] 中metric = Accumulator(2)这一行是什么意思，其中Accumulator类如下： class Accumulator: """在`n`个变量上累加。""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]

这行代码`metric = Accumulator(2)`的意思是创建了一个`Accumulator`类的实例，该实例有两个变量用于累加数据。在这个特定的例子中，`metric`用于累加模型预测的准确率和样本数量。

`Accumulator`类的定义如下：

class Accumulator:  
    """在`n`个变量上累加。"""
    def __init__(self, n):
        self.data = [0.0] * n

    def add(self, *args):
        self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]

    def reset(self):
        self.data = [0.0] * len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

这个类有以下几个方法：
- `__init__(self, n)`: 初始化一个具有`n`个变量的累加器。
- `add(self, *args)`: 将传入的参数与当前累加器中的值逐个相加。
- `reset(self)`: 将累加器中的值重置为0。
- `__getitem__(self, idx)`: 通过索引获取累加器中的值。

在上述代码中，`metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())`将模型预测的准确率和样本数量依次传入`add()`方法进行累加。最后，返回准确率除以样本数量得到模型的平均准确率。