d2l.plot(x.detach().numpy(), [y.detach().numpy(), x.grad.numpy()], legend=['sigmoid', 'gradient'], figsize=(4.5, 2.5))

这段代码使用了 D2L（动手学深度学习）库中的 `plot` 函数绘制了一个图形。`x.detach().numpy()` 将张量 `x` 的梯度信息移除并转换为 NumPy 数组，而 `[y.detach().numpy(), x.grad.numpy()]` 是要绘制的两条曲线的数据，分别是 `y` 和 `x` 的梯度。`legend=['sigmoid', 'gradient']` 指定了图例的标签，分别是 "sigmoid" 和 "gradient"。`figsize=(4.5, 2.5)` 设置了图形的尺寸大小为宽度 4.5、高度 2.5。

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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。

def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None): ''' Plot prediction of your DNN ''' 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() figure(figsize=(5, 5)) plt.scatter(targets, preds, c='r', alpha=0.5) plt.plot([-0.2, lim], [-0.2, lim], c='b') plt.xlim(-0.2, lim) plt.ylim(-0.2, lim) plt.xlabel('ground truth value') plt.ylabel('predicted value') plt.title('Ground Truth v.s. Prediction') plt.show()

这段代码用于绘制预测结果的散点图。函数的输入参数包括dv_set（开发集数据集）、model（模型）、device（设备）、lim（限制值，用于设置x轴和y轴的范围）、preds（预测结果）和targets（真实标签）。

首先，判断是否传入了预测结果和真实标签。如果没有，则将模型设为评估模式（model.eval()），然后遍历开发集数据集dv_set。对于每个样本，将其输入模型进行预测，并将预测结果和真实标签分别添加到preds和targets列表中。最后，将preds和targets转换为NumPy数组。

接下来，创建一个图形窗口，并使用plt.scatter()函数绘制散点图，其中x轴表示真实标签，y轴表示预测结果。使用参数c='r'设置散点的颜色为红色，alpha=0.5设置散点的透明度。然后，使用plt.plot()函数绘制一条直线，表示理想情况下真实标签和预测结果的一致性。使用参数c='b'设置直线的颜色为蓝色。使用plt.xlim()和plt.ylim()函数设置x轴和y轴的范围，分别为-0.2到lim。使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数设置x轴和y轴的标签，使用plt.title()函数设置图形的标题。

最后，使用plt.show()函数显示绘制的散点图。