def test(g, model, criterion, test_loader): model.eval() with torch.no_grad(): for input_nodes, output_nodes, blocks in test_loader: blocks = [b.to(torch.device('cuda')) for b in blocks] input_features = blocks[0].srcdata['feat'] output_labels = blocks[-1].dstdata['label'] output_labels = output_labels.to(torch.device('cuda')) # forward pred = model(blocks, input_features) loss = criterion(pred, output_labels) # accuracy _, indices = torch.max(pred, dim=1) correct = torch.sum(indices == output_labels) accuracy = correct.item() / len(output_labels) return loss.item(), accuracy解释一下

这段代码是一个测试函数，用于测试模型在测试集上的性能表现。具体来说，这个函数接收四个参数：

- g：DGLGraph 对象，这个对象表示图数据。
- model：模型，用于对图数据进行预测。
- criterion：损失函数，用于计算模型预测结果与真实标签之间的差距。
- test_loader：测试数据的 DataLoader 对象，用于将测试数据划分为批次进行测试。

这个函数首先将模型设为评估模式（model.eval()），然后使用 with torch.no_grad() 语句块来禁用梯度计算，以提高计算效率。接着，对于每个批次的测试数据，将数据移动到 GPU 上，并从第一个块（input_nodes）中获取节点特征，从最后一个块（output_nodes）中获取节点标签，并将标签移动到 GPU 上。然后，将块数据和节点特征作为输入，使用模型进行预测，并计算预测结果与真实标签之间的损失。接着，根据预测结果和真实标签计算预测结果的准确率，并将损失和准确率返回。

相关问题

self.model.eval() with torch.enable_grad():

在PyTorch中，使用`self.model.eval()`将模型设置为评估模式。当模型处于评估模式时，会禁用一些具有副作用的操作，如Dropout和Batch Normalization的随机性。

然后，通过使用`torch.enable_grad()`上下文管理器，可以在评估模式下启用梯度计算。这允许在测试集上生成对抗样本时计算输入数据的梯度。

以下是示例代码：

self.model.eval()  # 将模型设置为评估模式

with torch.enable_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        inputs.requires_grad = True

        optimizer.zero_grad()

        outputs = self.model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()

        perturbed_inputs = inputs + epsilon * inputs.grad.sign()
        
        # 在生成对抗样本后的操作...

请注意，这段代码仅是一个示例，具体实现可能需要按照您的模型和任务进行适当的修改。确保在生成对抗样本后，将模型恢复为训练模式（使用`self.model.train()`）。同时，要注意生成对抗样本可能会导致模型性能下降，因此需要进行充分的评估和测试。

def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

这段代码实现了一个测试函数，用于测试训练好的模型在验证集或测试集上的性能表现。函数接收三个参数：模型（model）、验证集数据加载器（verify_loader）和损失函数（criterion）。在函数内部，首先将模型切换到评估模式，即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试损失（test_loss）和测试精度（test_acc）变量，并将其初始化为0。接着使用torch.no_grad()上下文管理器，关闭梯度计算，以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代，每次迭代会返回一个batch的输入数据（inputs）和对应的标签（labels）。将输入数据先进行unsqueeze(1)操作，将数据从(batch_size, sequence_length)形状变为(batch_size, 1, sequence_length)，然后再将其转换为float类型，并输入到模型中进行推断。将模型的输出结果（outputs）和标签（labels）传入损失函数中，计算这个batch的损失值（loss）。将这个batch的损失值乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试损失（test_loss）上。使用torch.max()函数得到每个样本在模型输出结果中最大值的索引（preds），并将其与标签数据（labels.data）进行比较，得到一个布尔型的tensor，将其转换为浮点型之后，使用torch.sum()函数对其进行求和，得到这个batch中分类正确的样本数。将这个batch的分类准确率乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试精度（test_acc）上。最后将测试损失除以验证集数据集大小得到平均损失值（test_loss），将测试精度除以验证集数据集大小得到平均精度（test_acc），并返回这两个平均值作为函数的输出。