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。

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model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size, -1), y.view(batch_size, -1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2 - t1, train_mse, rel_err)

这段代码看起来像是在对一个 PyTorch 模型进行测试，并计算其在测试集上的平均误差。其中 `model.eval()` 表示将模型设置为评估模式，`test_loader` 是测试集数据的数据加载器。然后对于每个数据批次，通过模型进行预测并将预测结果转换为原始数据的单位（`y_normalizer.decode`），并计算预测结果与真实结果之间的误差，并将误差累加到 `rel_err` 中。最后计算训练集上的平均 MSE，测试集上的平均绝对误差和平均相对误差，并输出当前训练轮数、训练时间、训练集上的平均 MSE 和测试集上的平均相对误差。

model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2-t1, train_mse, rel_err)

这段代码的作用是在模型训练完成后，在测试集上评估模型的性能。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，然后通过前向传播计算模型的输出out，并使用y_normalizer对模型输出进行解码。然后计算out和y之间的LpLoss，并将rel_err累加到总体相对误差中。最后，计算训练集和测试集的平均损失，并打印出当前epoch的训练时间、平均训练集损失和平均测试集相对误差。这个过程将在每个epoch结束后执行。