class Metrics(): def __init__(self): self.reset() def reset(self): self.running_agg = {} self.running_count = {} @torch.no_grad() def step(self, **additional_terms): for term in additional_terms: if term not in self.running_agg: self.running_agg[term] = additional_terms[term].detach() self.running_count[term] = 1 else: self.running_agg[term] += additional_terms[term].detach() self.running_count[term] += 1是什么意思

这段代码定义了一个名为 `Metrics` 的类，该类用于计算指标和跟踪统计数据。

类中包含以下方法：

1. `__init__(self)` 是类的构造函数，用于初始化对象的状态。在这里，调用 `self.reset()` 方法将对象的状态重置为初始值。

2. `reset(self)` 方法用于重置对象的状态。它将两个实例变量 `self.running_agg` 和 `self.running_count` 设置为空字典。

3. `@torch.no_grad()` 是一个装饰器，用于指示接下来的 `step()` 方法不需要进行梯度计算。

4. `step(self, **additional_terms)` 方法用于更新指标和统计数据。它接受一个可变数量的关键字参数 `additional_terms`，其中每个参数表示一个额外的术语或指标。

- 对于每个术语或指标，方法会检查是否已经在 `self.running_agg` 中存在该术语。如果不存在，则将其初始化为对应的张量，并将其从计算图中分离（detach）。

- 如果术语已经存在，则将其对应的张量累加到 `self.running_agg` 中，并将该术语的计数加 1。

总结来说，这个类用于跟踪和计算指标和统计数据。通过调用 `step()` 方法，可以将额外的术语或指标传递进来，然后根据需要更新对应的统计数据。通过调用 `reset()` 方法，可以将对象的状态重置为初始值，以便重新开始计算新的指标和统计数据。