out = y_normalizer.decode(out) y = y_normalizer.decode(y)

这是一段Python代码，其中 `y_normalizer` 是一个对象，它的 `decode` 方法用于将数值解码成原始的文本数据。在这段代码中，`out` 和 `y` 都是经过编码的数值数据，`out` 是模型预测输出的结果，`y` 是样本数据中的真实标签。这两行代码的作用是将 `out` 和 `y` 解码成原始的文本数据，以便进行后续的比较和分析。需要注意的是，如果 `y_normalizer` 对象没有定义 `decode` 方法，这段代码会报错。

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myloss = LpLoss(size_average=False) y_normalizer.cuda() for ep in range(epochs): model.train() t1 = default_timer() train_mse = 0 for x, y in train_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() optimizer.zero_grad() out = model(x) out = y_normalizer.decode(out) y = y_normalizer.decode(y) loss = myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)) loss.backward()

这段代码是模型训练的一部分，使用了LpLoss作为损失函数，使用了y_normalizer对真实输出进行归一化处理，并通过迭代训练来更新模型参数。具体来说，代码中的循环首先将输入x和真实输出y转移到GPU上，然后将模型参数的梯度归零，接着通过前向传播计算模型的输出out，使用y_normalizer对模型输出和真实输出进行解码，计算LpLoss损失函数，并通过反向传播更新模型参数。这个过程将在每个epoch中重复多次，直到模型收敛。

pred = torch.zeros(y_test.shape) index = 0 test_loader = torch.utils.data.DataLoader(torch.utils.data.TensorDataset(x_test, y_test), batch_size=1, shuffle=False) with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: test_l2 = 0 x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(out) pred[index] = out test_l2 += myloss(out.view(1, -1), y.view(1, -1)).item() print(index, test_l2) index = index + 1

这段代码中，首先创建了一个全零的 Tensor `pred`，其形状与 `y_test` 相同。然后使用 PyTorch 中的 `DataLoader` 将测试集数据 `x_test` 和 `y_test` 封装成一个数据集，并指定批次大小为 1，不打乱数据。`with torch.no_grad()` 表示在推理时不需要进行梯度计算。

接下来的循环中，对于每一个输入数据 `x` 和目标数据 `y`，首先将其转移到 GPU 上进行推理，并使用 `y_normalizer` 对输出进行反归一化（即对输出数据进行反归一化，将其还原为原始数据范围内的值）。然后将反归一化后的输出数据保存到 `pred` 中，同时计算该数据的测试误差并打印在屏幕上。

最后，将循环变量 `index` 加 1，继续处理下一个数据。经过整个循环后，`pred` 中保存了所有测试数据的模型预测值，`index` 的值为测试数据个数。