metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), d2l.size(y))

这段代码是用来计算模型在当前批次上的准确率，并将该批次的样本数量添加到度量器中。其中，`net(X)` 是模型对当前批次输入 `X` 的输出结果，`y` 是当前批次的标签。`d2l.accuracy` 函数用来计算模型的准确率，`d2l.size` 函数用来获取当前批次的样本数量。最后，将准确率和样本数量添加到度量器中，用于计算整个数据集上的准确率。

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解释metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())

这段代码是用来计算模型在当前batch上的准确率，并将其加入到一个指标(metric)中。具体来说：

1. `net(X)` 是将输入数据 `X` 输入到模型中得到的输出结果；
2. `d2l.accuracy` 是一个计算准确率的函数，它将模型输出结果和标签 `y` 作为输入，返回当前batch的准确率；
3. `y.numel()` 返回标签 `y` 的元素数量，即当前batch的样本数量；
4. `metric.add` 是将当前batch的准确率加入到指标(metric)中，指标(metric)是一个用来统计模型表现的对象，通常用来计算整个数据集的准确率、损失等指标。

为代码添加注释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]

# 该函数用于在GPU上计算模型在数据集上的准确度，并返回准确度

def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None):
# 如果net是nn.Module实例，则将其设置为评估模式
if isinstance(net, nn.Module):
net.eval()
# 如果没有指定device，则使用第一个参数的设备
if not device:
device = next(iter(net.parameters())).device
# metric用于记录正确预测的数量和总预测的数量
metric = d2l.Accumulator(2)
with torch.no_grad():
# 遍历数据集中的每个样本，并在GPU上计算模型的输出
for X, y in data_iter:
# 如果X是一个列表，则表示需要对BERT微调进行处理
if isinstance(X, list):
X = [x.to(device) for x in X]
else:
X = X.to(device)
y = y.to(device)
# 计算模型在数据集上的准确度，并将结果添加到metric中
metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())
# 返回准确度
return metric[0] / metric[1]