acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item()

这行代码是在使用PyTorch计算准确率（accuracy）时常见的一种方式。它的作用是将预测结果与验证集的标签进行比较，并累加预测正确的样本数。

让我们逐步解释这行代码：

1. `torch.eq(predict_y, val_labels.to(device))`：这一部分使用`torch.eq()`函数对`predict_y`（预测结果）和`val_labels.to(device)`（验证集标签）进行逐元素比较，返回一个布尔值的张量，表示预测是否与标签相等。

2. `.sum()`：这一部分对布尔值张量进行求和操作，将True值（预测正确）视为1，False值（预测错误）视为0。

3. `.item()`：这一部分将求和结果转换为Python的标量值，以便后续累加到变量`acc`中。

最终，这行代码的作用是将每个批次的预测正确的样本数累加到变量`acc`中，用于计算准确率。在使用之前，请确保已经初始化了变量`acc`并将其设为0。