model = NeuralNet(tr_set.dataset.dim).to(device) # Construct model and move to device

这段代码用于构建神经网络模型并将其移动到指定的设备上。

首先，通过调用 NeuralNet(tr_set.dataset.dim) 来构建一个神经网络模型。构造函数的参数 tr_set.dataset.dim 是数据集的维度，它表示输入数据的特征维度。根据代码中的命名规则，这个模型可能是一个用于处理分类任务的神经网络。

接下来，使用 .to(device) 将构建好的模型移动到指定的设备上。之前通过调用 get_device() 函数获取到的设备会作为参数传递给 .to() 方法，从而将模型移动到该设备上进行训练和推理。

相关问题

del model model = NeuralNet(tr_set.dataset.dim).to(device) ckpt = torch.load(config['save_path'], map_location='cpu') # Load your best model model.load_state_dict(ckpt) plot_pred(dv_set, model, device) # Show prediction on the validation set

这段代码用于加载已保存的模型并在验证集上进行预测，并绘制预测结果。

首先，删除之前定义的模型对象，然后根据数据集的维度创建一个新的模型对象 NeuralNet，并将其放置在指定的设备上。

接下来，使用 torch.load() 函数加载之前保存的最佳模型，其中 config['save_path'] 是保存模型的路径。通过指定 map_location='cpu' 参数，确保模型在 CPU 上加载。

然后，使用 model.load_state_dict() 函数将加载的模型参数加载到新创建的模型对象中。

最后，调用 plot_pred() 函数来在验证集上进行预测，并将预测结果绘制出来。该函数接受验证数据集 dv_set、模型 model 和设备 device 作为输入。它会使用模型在验证集上进行推理，并绘制出真实值和预测值之间的对比图，以便观察模型的预测效果。

model = NeuralNetwork().to(device) print(model)

这段代码是用来创建一个神经网络模型，并将其部署到指定的设备（例如GPU）上。然后打印该模型的架构结构，以便检查和调试。

具体来说，假设我们已经定义了一个名为`NeuralNetwork()`的神经网络类，并在其中实现了前向传播和反向传播的方法。然后，我们可以通过`model = NeuralNetwork().to(device)`来创建一个模型实例，并将其部署到指定的设备上（例如GPU）。最后，我们使用`print(model)`打印模型的结构，以便检查和调试。