eval(input_data, {'__builtins__': {'__import__': __import__}})

这段代码是用来执行一段字符串类型的Python代码，并将其执行结果返回的。其中，input_data是待执行的Python代码字符串，而{'__builtins__': {'__import__': __import__}}则是一个字典，作为代码执行时的全局命名空间。这里将__import__函数作为全局命名空间中的一个内置函数，以便在执行代码时可以使用该函数。

相关问题

mbda: eval_input_fn(filepath=eval_data, example_parser=example_parser, 5 batch_size=batch_size))

这似乎是一段 Python 代码，其中调用了名为 `eval_input_fn` 的函数，并传入了一些参数，比如 `filepath`、`example_parser` 和 `batch_size`。根据函数名和参数名来看，这应该是一个用于构建输入数据的函数，可能是用于机器学习模型的评估或推理。具体实现和功能需要查看函数的定义和上下文。

with torch.no_grad(): for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) epoch_loss_eval.append(loss.item()) valid_loss = np.mean(epoch_loss_eval) loss_vals_eval.append(valid_loss) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss model_to_save = model.module if hasattr(model, "module") else model model_to_save.save_pretrained('./saved_model') torch.cuda.empty_cache()这段什么意思

这段代码是用于在 PyTorch 中进行模型评估和保存最佳模型的过程。首先，使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，以节省内存和加快计算。然后，使用迭代器 `pbar` 逐批次地遍历数据集。对于每个批次，将输入数据移动到 GPU 上，并通过模型进行前向传递得到输出。接下来，计算损失并将其添加到 `epoch_loss_eval` 列表中。在遍历完整个数据集后，计算所有批次的平均损失，并将其添加到 `loss_vals_eval` 列表中。如果当前的平均损失小于最佳平均损失，则更新最佳平均损失，并保存模型在 `./saved_model` 文件夹下。最后，清空 GPU 缓存以释放内存。