val_text怎么被定义或赋值

`val_text`可以定义为一个张量，用于表示验证集中的文本数据。

假设验证集中的每个样本都是由长度为10的单词序列表示的，那么可以如下定义`val_text`：

val_text = torch.randn(20, 10).long()  # 20表示验证集中样本的数量，10表示单词序列的长度

这里使用了`torch.randn()`函数随机生成了一个形状为`(20, 10)`的张量，并使用`.long()`将浮点型张量转换为整型张量，因为嵌入层需要输入整型张量。

需要注意的是，`val_text`的定义需要根据验证集的实际情况进行修改。同时，在使用模型对验证集进行预测时，需要使用`val_loader`加载验证数据，并遍历`val_loader`中的每个批次进行预测。具体实现可以参考下面的代码：

# 在每个epoch结束后，评估模型性能
with torch.no_grad():
    val_loss_total = 0
    for val_text, val_label in val_loader:
        val_output = model(val_text)
        val_loss = loss_fn(val_output, val_label)
        val_loss_total += val_loss.item()
    val_loss_avg = val_loss_total / len(val_loader)
print("Epoch %d: Training Loss %f, Validation Loss: %f" % (epoch, loss.item(), val_loss_avg))

在上面的代码中，我们使用`val_loader`加载验证数据，并遍历`val_loader`中的每个批次，使用模型对每个批次进行预测，并计算所有批次的验证损失之和`val_loss_total`。最后，我们将验证损失之和除以批次数，得到验证损失的平均值`val_loss_avg`，用于评估模型的性能。