.sh文件中的配置：python3 personalisation.py --model_id RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256] --eval_personalised 103_personalised_2023-05-22-20-36-50 --emo_dim physio-arousal --use_gpu 在args中是怎样写的？

在args中应该是这样写的：

args = {
    "model_id": "RNN_2023-05-21-19-21_[biosignals]_[physio-arousal]_[32_4_False_64]_[0.005_256]",
    "eval_personalised": "103_personalised_2023-05-22-20-36-50",
    "emo_dim": "physio-arousal",
    "use_gpu": True
}

python3 personalisation.py --model_id {args["model_id"]} --eval_personalised {args["eval_personalised"]} --emo_dim {args["emo_dim"]} --use_gpu

其中，`args` 是一个字典，存储了所有参数的值。然后，在运行 `personalisation.py` 脚本时，通过在命令行中使用花括号将参数值插入到相应的位置来代替硬编码的值。通过这种方式，可以轻松地更改参数的值而不必修改代码。

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这段程序的功能？ for subject_id, model_file in personalised_cps.items(): model = torch.load(model_file, map_location=config.device) subj_dev_labels, subj_dev_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['devel'], use_gpu=use_gpu) all_dev_labels.append(subj_dev_labels) all_dev_preds.append(subj_dev_preds) all_dev_ids.extend([subject_id]*subj_dev_labels.shape[0]) subj_test_labels, subj_test_preds = get_predictions(model=model, task=PERSONALISATION, data_loader=id2data_loaders[subject_id]['test'], use_gpu=use_gpu) all_test_labels.append(subj_test_labels) all_test_preds.append(subj_test_preds) all_test_ids.extend([subject_id]*subj_test_labels.shape[0]) all_dev_labels = np.concatenate(all_dev_labels) all_dev_preds = np.concatenate(all_dev_preds) all_test_labels = np.concatenate(all_test_labels) all_test_preds = np.concatenate(all_test_preds)

这段程序的功能是进行个性化推荐的模型评估。首先，它遍历一个包含个性化模型文件路径的字典 personalized_cps，通过使用torch.load加载模型，并在指定设备上进行评估。对于每个模型，它会将开发集和测试集的真实标签和预测值存储在相应的数组 all_dev_labels、all_dev_preds、all_test_labels 和 all_test_preds 中，同时将子主题的 id 存储在 all_dev_ids 和 all_test_ids 中。最后，它使用 numpy.concatenate 将所有主题的标签和预测值合并成一个数组，以便进行后续的模型评估。