loss = (1/len(X))*(-y.dot(np.log(y_val))-(1-y).dot(np.log(1-y_val)))

这段代码是用来计算交叉熵损失函数的，其中X是输入数据，y是标签，y_val是模型的输出。具体来说，它是将标签y和模型的输出y_val作为参数，通过公式计算得到模型的损失值。其中，np.log是自然对数函数，dot是矩阵乘法，1-y是将标签y中的0和1互换，以便后续计算。该损失函数的目标是最小化模型的预测误差，使其更接近真实标签。

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float PID_realize(float temp_val) { /*传入实际值*/ pid.actual_val = temp_val; /*计算目标值与实际值的误差*/ pid.err=pid.target_val-pid.actual_val; /*PID算法实现*/ float increment_val = pid.Kp*(pid.err - pid.err_next) + pid.Ki*pid.err + pid.Kd*(pid.err - 2 * pid.err_next + pid.err_last); /*传递误差*/ pid.err_last = pid.err_next; pid.err_next = pid.err; /*返回增量值*/ return increment_val; }

这段代码是一个 PID 控制器的实现函数。它接受一个实际值 `temp_val` 作为参数，并返回一个增量值。

在函数中，发生了以下操作：

1. `pid.actual_val = temp_val;` 将传入的实际值存储到 `pid` 对象的 `actual_val` 成员变量中。

2. `pid.err = pid.target_val - pid.actual_val;` 计算目标值与实际值之间的误差，将结果存储到 `pid` 对象的 `err` 成员变量中。

3. 根据 PID 控制算法，计算出一个增量值 `increment_val`。这个增量值是根据当前误差、上一次误差和上上次误差以及对应的 PID 系数（`Kp`, `Ki`, `Kd`）进行计算得到的。

4. `pid.err_last = pid.err_next;` 将当前误差 `pid.err` 存储到 `pid` 对象的 `err_last` 成员变量中，以备下一次计算使用。

5. `pid.err_next = pid.err;` 将当前误差 `pid.err` 存储到 `pid` 对象的 `err_next` 成员变量中，以备下一次计算使用。

6. 最后，函数返回计算得到的增量值 `increment_val`。

这段代码实现了一个简单的 PID 控制器，用于根据给定的目标值和实际值计算出一个增量值，用于调节控制系统的输出。具体的 PID 控制算法实现可能会根据实际需求有所不同。

val_loss=[] val_epoch_loss=0 val_loss=loss_function(y_pred,y) val_epoch_loss += val_loss.item() val_epoch_loss /= step val_loss.append(val_epoch_loss)这段代码的含义

这段代码是在进行模型训练的过程中，计算每个 epoch（训练轮数）的验证集损失（validation loss）并将其存储在一个列表中。具体含义如下：

- `val_loss=[]`：定义一个空列表，用于存储每个 epoch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss=0`：定义一个变量 `val_epoch_loss`，用于累加每个 batch（批次）的验证集损失。
- `val_loss=loss_function(y_pred,y)`：使用预测值 `y_pred` 和真实值 `y` 计算当前 batch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss += val_loss.item()`：将当前 batch 的验证集损失加到 `val_epoch_loss` 变量中。
- `val_epoch_loss /= step`：计算当前 epoch 的平均验证集损失，其中 `step` 表示当前 epoch 中 batch 的数量。
- `val_loss.append(val_epoch_loss)`：将当前 epoch 的平均验证集损失添加到 `val_loss` 列表中。

这段代码的目的是在训练过程中对模型进行评估，以确保模型在验证集上的性能是否有所提高。每个 epoch 结束时，都会计算一次验证集损失，并将其存储在 `val_loss` 列表中。最终，可以使用这个列表来绘制损失曲线，以帮助分析模型的性能。