with torch.no_grad(): for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) epoch_loss_eval.append(loss.item()) valid_loss = np.mean(epoch_loss_eval) loss_vals_eval.append(valid_loss) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss model_to_save = model.module if hasattr(model, "module") else model model_to_save.save_pretrained('./saved_model') torch.cuda.empty_cache()这段什么意思

这段代码是用于在 PyTorch 中进行模型评估和保存最佳模型的过程。首先，使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，以节省内存和加快计算。然后，使用迭代器 `pbar` 逐批次地遍历数据集。对于每个批次，将输入数据移动到 GPU 上，并通过模型进行前向传递得到输出。接下来，计算损失并将其添加到 `epoch_loss_eval` 列表中。在遍历完整个数据集后，计算所有批次的平均损失，并将其添加到 `loss_vals_eval` 列表中。如果当前的平均损失小于最佳平均损失，则更新最佳平均损失，并保存模型在 `./saved_model` 文件夹下。最后，清空 GPU 缓存以释放内存。

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with torch.no_grad(): for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): output = model_res(data)

这段代码是用来测试神经网络模型的。`torch.no_grad()`是一个上下文管理器，可以在其内部关闭梯度计算，以减少内存消耗并加快代码的执行速度。`dataloader`是一个数据加载器，用于从数据集中加载数据进行训练或测试。在这个循环中，每次迭代会从`dataloader`中取出一个batch的数据，然后将这个batch的数据作为输入传给`model_res`模型进行前向计算，得到输出`output`。由于在测试过程中不需要进行反向传播，因此使用`torch.no_grad()`来关闭梯度计算，以减少内存消耗和计算时间。

for epoch in range(N_EPOCHS): model.train() epoch_loss= [] pbar = tqdm(traindataloader) pbar.set_description("[Train Epoch {}]".format(epoch)) for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) model.zero_grad() outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), MAX_GRAD_NORM) epoch_loss.append(loss.item()) optimizer.step() scheduler.step() loss_vals.append(np.mean(epoch_loss)) print("epoch=",epoch,"train loss=",np.mean(epoch_loss),flush=True)这段什么意思

这段代码是用于训练神经网络模型的主要代码。它采用了迭代的方式对数据集进行训练，每个迭代称为一个epoch。在每个epoch中，模型都会被设置为训练模式（model.train()）。接着，代码使用一个进度条（tqdm）来显示训练进度，并且在进度条上方显示当前的epoch数。在每个batch中，代码会把训练数据（包含input_ids、token_type_ids和attention_mask）送到设备上（GPU或CPU）。模型的梯度会被清零（model.zero_grad()），然后模型会根据输入数据计算输出（model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)）。接下来，代码会计算损失值（loss）并更新模型参数（optimizer.step()）。在更新模型参数之前，代码会对梯度进行裁剪（torch.nn.utils.clip_grad_norm_()），以防止梯度爆炸。在每个epoch结束时，代码会计算该epoch的平均损失值，并将其保存在loss_vals列表中。最后，代码会打印出当前epoch的训练损失值。这些超参数的设置可以影响模型的训练效果和速度。