val_loss从头开始上涨

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val_loss=[] val_epoch_loss=0 val_loss=loss_function(y_pred,y) val_epoch_loss += val_loss.item() val_epoch_loss /= step val_loss.append(val_epoch_loss)这段代码的含义

这段代码是在进行模型训练的过程中，计算每个 epoch（训练轮数）的验证集损失（validation loss）并将其存储在一个列表中。具体含义如下：

- `val_loss=[]`：定义一个空列表，用于存储每个 epoch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss=0`：定义一个变量 `val_epoch_loss`，用于累加每个 batch（批次）的验证集损失。
- `val_loss=loss_function(y_pred,y)`：使用预测值 `y_pred` 和真实值 `y` 计算当前 batch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss += val_loss.item()`：将当前 batch 的验证集损失加到 `val_epoch_loss` 变量中。
- `val_epoch_loss /= step`：计算当前 epoch 的平均验证集损失，其中 `step` 表示当前 epoch 中 batch 的数量。
- `val_loss.append(val_epoch_loss)`：将当前 epoch 的平均验证集损失添加到 `val_loss` 列表中。

这段代码的目的是在训练过程中对模型进行评估，以确保模型在验证集上的性能是否有所提高。每个 epoch 结束时，都会计算一次验证集损失，并将其存储在 `val_loss` 列表中。最终，可以使用这个列表来绘制损失曲线，以帮助分析模型的性能。

val_loss=[] val_loss=loss_function(y_pred,y) val_loss /= step val_loss.append(val_loss)这段代码的含义

这段代码是在进行模型的验证过程中，计算每个batch的验证集上的损失函数，并将这些损失值存储在一个列表`val_loss`中。具体来说，代码的含义如下：

- `val_loss=[]`：初始化一个空列表，用于存储验证集上的损失值。
- `val_loss=loss_function(y_pred,y)`：根据模型在验证集上的预测结果`y_pred`和真实值`y`，计算损失函数的值，并将其赋值给`val_loss`。
- `val_loss /= step`：将每个batch的损失函数值除以batch大小`step`，以得到每个样本的损失函数值。
- `val_loss.append(val_loss)`：将每个batch的平均损失函数值存储在`val_loss`列表中。