model_pred_label = model_pred_labels.cpu().detach().numpy()

model_pred_label 是一个 PyTorch 张量（tensor），通过调用 `cpu()` 方法将其移动到 CPU 上，并通过 `detach()` 方法将其与计算图分离。最后，通过 `numpy()` 方法将张量转换为 NumPy 数组。这样做是为了在后续处理中能够方便地使用 NumPy 的功能。

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解释这段代码for epochs in range(Epochs): loss_mean_train = 0 r2_mean_train = 0 loss_mean_test = 0 r2_mean_test = 0 model.train() for data_l in train_loader: seq, labels = data_l seq, labels = seq.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() y_pred = model(seq) labels = torch.squeeze(labels) single_loss = 0 r2_train = 0 for k in range(output_size): single_loss = single_loss + loss_function(y_pred[:, k], labels[:, k]) try: r2_train = r2_train+r2_score(y_pred[:, k].cpu().detach().numpy(), labels[:, k].cpu().detach().numpy()) except: r2_train = 0 single_loss /= output_size nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) single_loss.backward() optimizer.step() r2_train /=output_size loss_mean_train += single_loss.item() r2_mean_train += r2_train scheduler.step() model.eval() for data_l in test_loader: single_loss = 0 r2_test = 0 seq, labels = data_l seq, labels = seq.to(device), labels.to(device) y_pred = model(seq) for k in range(output_size): single_loss = single_loss + loss_function(y_pred[:, k], labels[:, k]) try: r2_test = r2_test+r2_score(y_pred[:, k].cpu().detach().numpy(), labels[:, k].cpu().detach().numpy()) except: r2_test = 0 single_loss_test = single_loss / output_size r2_test /=output_size loss_mean_test += single_loss.item() r2_mean_test +=r2_test

这段代码是一个训练循环。首先，它设置了一些变量（loss_mean_train、r2_mean_train、loss_mean_test、r2_mean_test）用于记录训练和测试期间的损失和R2得分的平均值。

然后，它将模型设置为训练模式，遍历训练数据集中的批次，并对每个批次进行以下操作：

1.将批次中的序列和标签移动到所选设备上（如GPU）；

2.将优化器的梯度清零；

3.使用模型对序列进行预测；

4.计算每个标签的损失和R2得分；

5.将每个标签的损失求平均值，并将梯度传递回模型，并通过调用优化器来更新模型的参数。

在训练数据集的每个批次上完成这些操作后，代码会调用scheduler对象来更新学习率。

接下来，代码将模型设置为评估模式并遍历测试数据集中的批次，对每个批次执行以下操作：

1.将批次中的序列和标签移动到所选设备上（如GPU）；

2.使用模型对序列进行预测；

3.计算每个标签的损失和R2得分；

4.将每个标签的损失求平均值，并将其添加到测试集的平均损失中，并将R2得分添加到测试集的平均R2得分中。

最后，训练循环结束后，会返回损失和R2得分的平均值，以便在训练期间进行监控和评估。

model.eval() with torch.no_grad(): j = 0 barl = tqdm(enumerate(data_test_loader), desc='accary', total=len(data_test_loader), colour='blue') for step, data in barl: inputs, labels = data inputs = inputs.to(device) # labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) pred_y = torch.max(outputs, 1)[1].cpu().detach().numpy() # torch.max labels = labels.detach().numpy() # torch.max for i in range(len(pred_y)): if pred_y[i] == labels[i]: j += 1 print('accary:', j / len(data_test))

这段代码是用来计算模型在测试集上的准确率，其中model.eval()表示将模型设置为评估模式，torch.no_grad()表示在评估模式下不需要计算梯度，j是正确预测的样本数，barl是一个进度条，用于显示当前处理的进度，step表示当前处理的批次，data表示当前批次的数据，inputs表示输入数据，labels表示标签，outputs表示模型的输出，pred_y表示预测的标签，labels表示真实标签，len(pred_y)表示当前批次的样本数。最后通过除以总样本数来计算准确率并打印输出。