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。