y_normalizer.cuda()

这是一个Python语句，其中 `y_normalizer` 是一个对象，`cuda()` 是这个对象的一个方法。在PyTorch中，`cuda()` 方法用于将对象移动到GPU上进行计算。因此，这个语句的作用是将 `y_normalizer` 对象移动到GPU上进行计算。需要注意的是，如果当前代码在CPU上执行，那么该语句会报错。

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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。

x_normalizer = UnitGaussianNormalizer(x_train) x_train = x_normalizer.encode(x_train) x_test = x_normalizer.encode(x_test) y_normalizer = UnitGaussianNormalizer(y_train) y_train = y_normalizer.encode(y_train)

这段代码中，首先定义了两个UnitGaussianNormalizer对象x_normalizer和y_normalizer，分别用来对输入数据x和输出数据y进行标准化处理。在调用encode()方法时，会对输入数据进行标准化处理，使其均值为0，方差为1，从而使模型更容易进行学习。该标准化处理方法可以提高神经网络的训练速度和准确率，并且可以使得不同特征之间的权重更加平等，避免了某些特征对模型的影响过大的情况。最后将处理后的数据赋值给x_train,y_train和x_test，以便进行后续的模型训练和测试。