这个代码里用所有的数据输入GCN模型，得到output，然后根据idx_train，idx_val,idx_test分别测试训练、验证和测试精度，但这些数据都已经被模型学习了，会不会存在不合理的情况？之前用unet验证时都是把三个数据集分开的，代码如下：def train(epoch): t = time.time() model.train() optimizer.zero_grad() output = model(features, adj) loss_train = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_train], labels[idx_train]) # 使用二分类交叉熵损失 acc_train = accuracy(output[idx_train], labels[idx_train]) loss_train.backward() optimizer.step() if not args.fastmode: # Evaluate validation set performance separately, # deactivates dropout during validation run. model.eval() output = model(features, adj) loss_val = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_val], labels[idx_val]) acc_val = accuracy(output[idx_val], labels[idx_val]) print('Epoch: {:04d}'.format(epoch+1), 'loss_train: {:.4f}'.format(loss_train.item()), 'acc_train: {:.4f}'.format(acc_train.item()), 'loss_val: {:.4f}'.format(loss_val.item()), 'acc_val: {:.4f}'.format(acc_val.item()), 'time: {:.4f}s'.format(time.time() - t)) def test(): model.eval() output = model(features, adj) loss_test = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_test], labels[idx_test]) acc_test = accuracy(output[idx_test], labels[idx_test]) print("Test set results:", "loss= {:.4f}".format(loss_test.item()), "accuracy= {:.4f}".format(acc_test.item())) # Train model t_total = time.time() for epoch in range(args.epochs): train(epoch) print("Optimization Finished!") print("Total time elapsed: {:.4f}s".format(time.time() - t_total)) # Testing test()

在训练过程中，模型是通过学习训练集的数据来进行优化的，因此在测试过程中使用这些数据进行评估是不合理的，因为模型已经看到了这些数据。为了避免这种情况，通常会将数据集分成三个部分：训练集、验证集和测试集。在训练过程中，只使用训练集来进行模型的优化；在验证过程中，使用验证集来确定模型的超参数，如学习速率、正则化参数等；在测试过程中，使用测试集来评估模型的性能。因此，在你提供的代码中，使用了idx_train、idx_val和idx_test来区分训练、验证和测试数据，这是一个很好的做法。