def evaluate_accuracy(net, data_iter): #@save """计算在指定数据集上模型的精度""" if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() # 将模型设置为评估模式 metric = Accumulator(2) # 正确预测数、预测总数 with torch.no_grad(): for X, y in data_iter:

这段代码实现了一个计算模型在指定数据集上精度的函数。具体来说，它接受一个神经网络模型 `net` 和一个数据迭代器 `data_iter`，并返回模型在数据集上的正确预测数和预测总数。

首先，`isinstance(net, torch.nn.Module)` 判断 `net` 是否是 `torch.nn.Module` 类型，如果是则将模型设置为评估模式。`metric = Accumulator(2)` 创建一个累加器对象，用于累加正确预测数和预测总数。

接下来，我们使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭自动求导，以减少内存消耗。然后使用 `data_iter` 迭代数据集中的每个样本，对于每个样本，我们调用模型 `net` 对其进行预测，将预测结果与真实标签 `y` 进行比较，如果预测正确，则将正确预测数加 1。最后，返回正确预测数和预测总数。

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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]

这段代码是用于在 GPU 上计算模型在数据集上的精度的函数。首先判断输入的模型 net 是否是 nn.Module 类型，如果是，则将其设置为评估模式。如果没有指定设备，则使用 net 中参数的设备。函数中使用了一个累加器 metric，用于记录正确预测的数量和总预测的数量。接着使用 torch.no_grad() 来关闭梯度计算，在循环中将数据 X 和标签 y 移动到指定的设备上，使用 net(X) 来进行预测并计算精度，并将结果添加到累加器中。最后返回正确预测的数量除以总预测的数量，即模型在数据集上的精度。

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]