为代码添加注释def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save """使⽤GPU计算模型在数据集上的精度""" if isinstance(net, nn.Module): net.eval() # 设置为评估模式 if not device: device = next(iter(net.parameters())).device # 正确预测的数量，总预测的数量 metric = d2l.Accumulator(2) with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: if isinstance(X, list): # BERT微调所需的（之后将介绍） X = [x.to(device) for x in X] else: X = X.to(device) y = y.to(device) metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1]

# 该函数用于在GPU上计算模型在数据集上的准确度，并返回准确度

def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None):
# 如果net是nn.Module实例，则将其设置为评估模式
if isinstance(net, nn.Module):
net.eval()
# 如果没有指定device，则使用第一个参数的设备
if not device:
device = next(iter(net.parameters())).device
# metric用于记录正确预测的数量和总预测的数量
metric = d2l.Accumulator(2)
with torch.no_grad():
# 遍历数据集中的每个样本，并在GPU上计算模型的输出
for X, y in data_iter:
# 如果X是一个列表，则表示需要对BERT微调进行处理
if isinstance(X, list):
X = [x.to(device) for x in X]
else:
X = X.to(device)
y = y.to(device)
# 计算模型在数据集上的准确度，并将结果添加到metric中
metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())
# 返回准确度
return metric[0] / metric[1]