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。