def evaluate_accuracy(net, data_iter): # evaluate 估计 accuracy 精确性 if isinstance(net, torch.nn.Module): # instance 例子 net.eval() # evalution metric = Accumulator(2) # metric 公制 度量标准 accumulate 累加 with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # numel number of element return metric[0] / metric[1] # metric 度量标准

这段代码是用来计算模型在给定数据集上的精度的函数。它的输入参数包括一个神经网络模型和一个数据迭代器，输出参数为模型在数据集上的精度。

具体来说，函数首先检查输入的`net`是否是一个`torch.nn.Module`类的实例，如果是，则将模型切换到评估模式（即`net.eval()`）。

接着，函数定义了一个`Accumulator`类的实例`metric`，用来累加模型预测的正确数量和样本总数。`Accumulator`类是自定义的一个简单的累加器类，实现了`add`方法用来向累加器中添加值，并支持通过下标访问累加器中的值。在这里，我们使用`metric[0]`和`metric[1]`来分别访问正确数量和样本总数。

然后，函数使用`torch.no_grad()`上下文管理器来禁用梯度计算，以便在评估模型时不会更新模型参数。在迭代数据集时，函数使用`accuracy`函数来计算模型对于当前批次数据的精度，并将精度值和当前批次中的样本数量添加到`metric`累加器中。

最后，函数返回模型在数据集上的精度，即`metric[0] / metric[1]`。

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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。

def evaluate_accuracy(net, data_iter): if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] 中metric = Accumulator(2)这一行是什么意思，其中Accumulator类如下： class Accumulator: """在`n`个变量上累加。""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]

这行代码`metric = Accumulator(2)`的意思是创建了一个`Accumulator`类的实例，该实例有两个变量用于累加数据。在这个特定的例子中，`metric`用于累加模型预测的准确率和样本数量。

`Accumulator`类的定义如下：

class Accumulator:  
    """在`n`个变量上累加。"""
    def __init__(self, n):
        self.data = [0.0] * n

    def add(self, *args):
        self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]

    def reset(self):
        self.data = [0.0] * len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

这个类有以下几个方法：
- `__init__(self, n)`: 初始化一个具有`n`个变量的累加器。
- `add(self, *args)`: 将传入的参数与当前累加器中的值逐个相加。
- `reset(self)`: 将累加器中的值重置为0。
- `__getitem__(self, idx)`: 通过索引获取累加器中的值。

在上述代码中，`metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())`将模型预测的准确率和样本数量依次传入`add()`方法进行累加。最后，返回准确率除以样本数量得到模型的平均准确率。