class AvgMeter(object): def __init__(self, num=40): self.num = num self.reset() def reset(self): self.val = 0 self.avg = 0 self.sum = 0 self.count = 0 self.losses = [] def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count self.losses.append(val) def show(self): return torch.mean(torch.stack(self.losses[np.maximum(len(self.losses)-self.num, 0):]))

这段代码定义了一个名为"AvgMeter"的类，用于计算平均值和记录损失值。它具有以下方法：

- `__init__(self, num=40)`：类的构造函数，用于初始化对象。接受一个可选参数num，表示要计算平均值时使用的损失值的数量，默认为40。
- `reset(self)`：重置计算器的状态，将所有值重置为初始状态。
- `update(self, val, n=1)`：更新计算器的状态，接受两个参数val和n，分别表示要更新的值和更新的次数。通过累加val * n来更新计算器的总和sum、计数count和平均值avg，并将val添加到losses列表中。
- `show(self)`：计算并返回最近num个损失值的平均值。它首先使用切片操作从losses列表中选择最近的num个值，然后使用torch.stack将它们堆叠成一个张量，最后使用torch.mean计算平均值。

这个类可以用于跟踪和计算损失函数的平均值，并提供了一个用于展示最近损失值平均值的方法。