model.to(config.device) print(model.parameters) print("模型参数数量：" + str(len(list(model.parameters())))) # 输出参数数量 print("模型的训练参数：" + str([i.size() for i in model.parameters()])) # 输出参数 vali_acc, test_acc, vali_pre_ma, test_pre_ma, \ vali_rec_ma, test_rec_ma, vali_F1_ma, test_F1_ma \ = train(config, model, train_iter, dev_iter, test_iter, K_on, args.fine_tune) print('vali accuracy:{:.4f}, test accuracy:{:.4f}'.format(vali_acc, test_acc)) print('vali pre_ma:{:.4f}, test pre_ma:{:.4f}'.format(vali_pre_ma, test_pre_ma)) print('vali rec_ma:{:.4f}, test rec_ma:{:.4f}'.format(vali_rec_ma, test_rec_ma)) print('vali F1_ma:{:.4f}, test F1_ma:{:.4f}'.format(vali_F1_ma, test_F1_ma))

这段代码是用来训练模型并评估其性能的。首先，`model.to(config.device)`将模型转移到指定的设备上（例如GPU）。然后，`model.parameters`打印出模型的参数。`len(list(model.parameters()))`输出参数的数量。`[i.size() for i in model.parameters()]`打印出模型的训练参数的大小。接下来，通过调用`train`函数来进行训练和评估，并将训练集、验证集和测试集的迭代器传递给它。最后，打印出验证集和测试集上的准确率、精确率、召回率和F1值等评估指标。

相关问题

model = model.to(config.device)

这行代码使用了PyTorch框架中的to方法，将创建的模型移动到指定的设备上进行训练。

具体来说，config.device可以是"cpu"或者"cuda"，分别表示使用CPU或GPU进行计算。通过调用to方法并传入config.device参数，可以将模型移动到指定的设备上进行计算。这里使用了to方法将模型移动到config.device所对应的设备上，例如GPU，从而实现模型在GPU上进行训练的目的。

需要注意的是，如果没有GPU设备，则不能将模型移动到GPU上进行训练。此时可以将config.device设为"cpu"，将模型移动到CPU上进行训练。

model = TextLSTM.Model(config).to(config.device)

这段代码是创建了一个TextLSTM模型的实例，并将其移动到指定的设备上。其中，config是一个包含模型超参数的配置对象，用于初始化模型。Model(config)创建了一个TextLSTM模型的实例，to(config.device)将模型移动到指定的设备上，比如CPU或GPU。最终，该代码会返回一个已经初始化并移动到指定设备上的TextLSTM模型的实例。