如何理解代码：metric = d2l.Accumulator(2)

这行代码创建了一个名为metric的累加器对象，并且初始化为0。

d2l.Accumulator(2)中的2表示累加器的长度，即它可以保存2个数值。这个累加器对象可以用于记录模型的指标，例如准确率、损失等。每次向累加器对象添加一个新的值时，它会将这个值与之前的值相加，最终得出累加器中所有值的总和。这个过程可以重复进行，以便记录模型在不同时间点的指标变化情况。

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metric=d2l.Accumulator(2)

`metric=d2l.Accumulator(2)` creates an instance of the `Accumulator` class from the `d2l` module with an initial size of 2. This class is commonly used in deep learning to keep track of metrics during model training and evaluation. The `Accumulator` class provides methods to add values to the accumulator and retrieve the current average value.

metric = d2l.Accumulator(3)

这行代码的作用是创建一个累加器 metric，用于记录正确预测的数量、总预测的数量和总损失。d2l.Accumulator 是一个自定义的累加器类，用于方便地记录一个指标在多个样本上的累加值。在该函数中，metric 的长度为 3，分别用于记录正确预测的数量、总预测的数量和总损失。在循环中，每次使用 d2l.add() 方法将正确预测的数量、总预测的数量和总损失添加到 metric 中。最后返回正确预测的数量、总预测的数量和总损失。