data, target = Variable(data), Variable(target)

这句代码是在PyTorch中使用Variable包装输入数据和目标数据，以便进行自动求导和优化。在较新的PyTorch版本中，Variable已经被弃用，可以直接使用张量(Tensor)。因此，可以将该代码改为：data, target = data.to(device), target.to(device)，其中device是指定的设备，比如CPU或GPU。

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def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0 for data, target in test_loader: if not args.cpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] torch.squeeze() correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

这段代码是一个用于测试模型准确率的函数。首先，它加载了 CIFAR10 数据集的测试数据，这些数据已经通过了预处理（使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量，使用 transforms.Normalize() 对张量进行归一化）。然后，它将模型设置为评估模式（model.eval()），并初始化正确分类的计数器（correct）。

接下来，它迭代测试数据集中的每个批次，并将数据和标签分别存储在 data 和 target 变量中。如果 GPU 可用，数据和目标将移动到 GPU 上。然后，它将数据和目标封装在变量中（Variable(data) 和 Variable(target)）。接着，它使用模型对数据进行预测，并将输出存储在 output 变量中。然后，它使用 output.data.max(1, keepdim=True)[1] 获取预测标签，并将其存储在 pred 变量中。接着，它使用 torch.squeeze() 函数去除 pred 张量中的所有尺寸为 1 的维度。最后，它将正确分类的数量加上 pred 与 target 相等的数量，并将结果存储在 correct 变量中。

该函数返回正确分类的数量。

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable x_data = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0, 0.01, x_data.shape) y_data = 0.1*x_data+0.2+noise # plt.scatter(x_data, y_data) # plt.show() x_data = x_data.reshape(-1, 1) y_data = y_data.reshape(-1, 1) # 把numpy数据变成张量tensor数据 x_data = torch.FloatTensor(x_data) y_data = torch.FloatTensor(y_data) # 构建网络模型 inputs = Variable(x_data) target = Variable(y_data) class LinearRegression(nn.Module): # 初始化，定义网络结构 # 一般把网络中具有可学习的参数的层放在初始化的里面，__int__()中 def __int__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.fc = nn.Linear(1, 1) # 定义网络计算 def forward(self, x): out = self.fc(x) return out # 实例化模型 model = LinearRegression() # 定义代价函数 mse_loss = nn.MSELoss() # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 查看模型参数 for name, parameters in model.named_parameters(): print('name:{},parameters:{}'.format(name, parameters))

这段代码使用了Python中的一些库和模块，包括torch、numpy和matplotlib.pyplot，还有torch中的nn、optim模块和Variable函数。

首先，通过numpy库生成了一个包含100个随机数的数组x_data，同时也生成了一些符合正态分布的噪声noise。然后，根据公式y_data = 0.1*x_data + 0.2*noise，生成了相应的y_data数组。

接下来，使用torch中的nn模块定义神经网络模型，使用optim模块定义优化器，然后使用autograd中的Variable函数将x_data和y_data转化为可以进行自动求导的变量。这些步骤通常是构建神经网络模型并进行训练的前置准备。

最后，这段代码可以用来训练一个神经网络模型，以便预测y_data值。