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。