def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save """使⽤GPU计算模型在数据集上的精度""" if isinstance(net, nn.Module): net.eval() # 设置为评估模式 if not device: device = next(iter(net.parameters())).device # 正确预测的数量，总预测的数量 metric = d2l.Accumulator(2) with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: if isinstance(X, list): # BERT微调所需的（之后将介绍） X = [x.to(device) for x in X] else: X = X.to(device) y = y.to(device) metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1]

这段代码是用于在 GPU 上计算模型在数据集上的精度的函数。首先判断输入的模型 net 是否是 nn.Module 类型，如果是，则将其设置为评估模式。如果没有指定设备，则使用 net 中参数的设备。函数中使用了一个累加器 metric，用于记录正确预测的数量和总预测的数量。接着使用 torch.no_grad() 来关闭梯度计算，在循环中将数据 X 和标签 y 移动到指定的设备上，使用 net(X) 来进行预测并计算精度，并将结果添加到累加器中。最后返回正确预测的数量除以总预测的数量，即模型在数据集上的精度。