model.eval() with torch.no_grad(): j = 0 barl = tqdm(enumerate(data_test_loader), desc='accary', total=len(data_test_loader), colour='blue') for step, data in barl: inputs, labels = data inputs = inputs.to(device) # labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) pred_y = torch.max(outputs, 1)[1].cpu().detach().numpy() # torch.max labels = labels.detach().numpy() # torch.max for i in range(len(pred_y)): if pred_y[i] == labels[i]: j += 1 print('accary:', j / len(data_test))

这段代码是用来计算模型在测试集上的准确率，其中model.eval()表示将模型设置为评估模式，torch.no_grad()表示在评估模式下不需要计算梯度，j是正确预测的样本数，barl是一个进度条，用于显示当前处理的进度，step表示当前处理的批次，data表示当前批次的数据，inputs表示输入数据，labels表示标签，outputs表示模型的输出，pred_y表示预测的标签，labels表示真实标签，len(pred_y)表示当前批次的样本数。最后通过除以总样本数来计算准确率并打印输出。

相关问题

for epoch in range(config.epochs): model.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = model(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs, loss) # 模型验证 model.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = model(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) # r2 = r2_score(y_test, y_test_pred) # Adjust_RR = 1 - (1 - r2) * (1440 - 1) / (1440 - 1 - 1) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), config.save_path) 后加什么代码能得到未来一定时间的预测值

要得到未来一段时间的预测值，需要按照以下步骤进行：

1.根据模型的输入数据要求，准备未来一段时间的历史数据，用于输入到模型中进行预测。

2.使用模型进行预测。将准备好的历史数据输入到模型中进行预测，得到未来一段时间的预测结果。

3.将预测结果进行后处理。根据实际需求，对预测结果进行后处理，例如进行归一化处理、逆变换等操作。

下面是示例代码，用于得到未来一段时间的预测值：

# 准备输入数据
input_data = # 准备未来一段时间的历史数据

# 使用模型进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
    for i in range(future_time_steps):
        pred = model(input_data)
        input_data = torch.cat((input_data[:, 1:, :], pred), axis=1)

# 将预测结果进行后处理
pred = pred.cpu().numpy()  # 转换为numpy数组
pred = # 进行后处理操作，例如归一化处理、逆变换等操作

# 输出预测结果
print(pred)

其中，`future_time_steps`代表需要预测的未来时间步数，`input_data`是历史数据的张量，`pred`是模型的预测结果。在每次预测完成后，将预测结果加入到`input_data`中，用于下一次预测。需要注意的是，以上示例代码仅供参考，实际使用时需要根据模型的具体要求进行调整。

def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

这段代码实现了一个测试函数，用于测试训练好的模型在验证集或测试集上的性能表现。函数接收三个参数：模型（model）、验证集数据加载器（verify_loader）和损失函数（criterion）。在函数内部，首先将模型切换到评估模式，即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试损失（test_loss）和测试精度（test_acc）变量，并将其初始化为0。接着使用torch.no_grad()上下文管理器，关闭梯度计算，以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代，每次迭代会返回一个batch的输入数据（inputs）和对应的标签（labels）。将输入数据先进行unsqueeze(1)操作，将数据从(batch_size, sequence_length)形状变为(batch_size, 1, sequence_length)，然后再将其转换为float类型，并输入到模型中进行推断。将模型的输出结果（outputs）和标签（labels）传入损失函数中，计算这个batch的损失值（loss）。将这个batch的损失值乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试损失（test_loss）上。使用torch.max()函数得到每个样本在模型输出结果中最大值的索引（preds），并将其与标签数据（labels.data）进行比较，得到一个布尔型的tensor，将其转换为浮点型之后，使用torch.sum()函数对其进行求和，得到这个batch中分类正确的样本数。将这个batch的分类准确率乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试精度（test_acc）上。最后将测试损失除以验证集数据集大小得到平均损失值（test_loss），将测试精度除以验证集数据集大小得到平均精度（test_acc），并返回这两个平均值作为函数的输出。