# 绘制条形图 for metric in metrics: values = [evaluation_results[model][metric] for model in models] plt.bar(models, values) plt.xlabel('Models') plt.ylabel(metric) plt.title(f'{metric} for each model') plt.show() 能否让这个可视化函数纵轴刻度在0.9到1之间？

当你想要设置纵轴刻度的范围时，可以使用`plt.ylim()`函数来指定最小值和最大值。在这种情况下，你可以将`plt.ylim()`函数添加到循环的前面，如下所示：

# 绘制条形图
for metric in metrics:
    values = [evaluation_results[model][metric] for model in models]
    plt.bar(models, values)
    plt.xlabel('Models')
    plt.ylabel(metric)
    plt.title(f'{metric} for each model')
    plt.ylim(0.9, 1)  # 设置纵轴刻度范围
    plt.show()

通过调用`plt.ylim(0.9, 1)`，你可以将纵轴刻度范围限制在0.9到1之间。请根据你的需要调整这些值。运行修改后的代码后，你将看到每个条形图的纵轴刻度范围已被限制在0.9到1之间。

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loss_metric = 0.0 target_norm = F.normalize(target) # print('target_norm:',target_norm.size()) target_clf = self.classifier_layer(target,None) # print('target_clf:',target_clf.size()) target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1) # print(target_logits[0]) for c in range(self.num_class): logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1)) # (B, 1) # print('logits_c:',logits_c.size()) # print('logits_c:',logits_c[0]) # print('target_norm:',target_norm[0]) target_sample_c = logits_c * target_norm # print('target_sample_C:',target_sample_c[0]) # print('target_sample_c:',target_sample_c.size()) source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight) # print('source_w_norm:',source_w_norm.size()) source_w_norm_c = source_w_norm[c] # print('source_w_norm_c:',source_w_norm_c.size()) metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c)) # print('metric_loss_c:',metric_loss_c.size()) loss_metric += metric_loss_c metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)

这段代码是一个计算度量损失（metric loss）的过程。下面是对每个步骤的解释：

1. `loss_metric = 0.0`：初始化度量损失为0。

2. `target_norm = F.normalize(target)`：对 `target` 张量进行归一化处理，使用 `F.normalize()` 函数，使其成为单位向量。

3. `target_clf = self.classifier_layer(target, None)`：将归一化后的 `target` 通过分类器层（`self.classifier_layer`）进行前向传播，得到分类器的输出结果 `target_clf`。

4. `target_logits = torch.nn.functional.softmax(target_clf, dim=1)`：对分类器的输出结果进行 softmax 操作，得到归一化的概率分布 `target_logits`，这里 `dim=1` 表示按照第一个维度进行 softmax。

5. `for c in range(self.num_class):`：遍历每个类别。

6. `logits_c = target_logits[:, c].reshape((target_logits.shape[0],1))`：从 `target_logits` 中选择第 `c` 列，并将其形状改变为 `(B, 1)`，其中 `B` 是批量大小。

7. `target_sample_c = logits_c * target_norm`：将 `logits_c` 与归一化后的 `target_norm` 相乘，得到每个样本在类别 `c` 上的度量向量。

8. `source_w_norm = F.normalize(self.classifier_layer.weight)`：对分类器层的权重进行归一化处理，得到归一化后的权重张量 `source_w_norm`。

9. `source_w_norm_c = source_w_norm[c]`：选择 `source_w_norm` 中的第 `c` 个类别的归一化权重向量。

10. `metric_loss_c = torch.mean(F.linear(target_sample_c, source_w_norm_c))`：计算度量损失，通过将 `target_sample_c` 与 `source_w_norm_c` 进行线性变换，并取平均值。

11. `loss_metric += metric_loss_c`：将每个类别的度量损失相加，累积到总的度量损失中。

12. `metric_loss = 1 - (loss_metric / self.num_class)`：计算最终的度量损失，将累积的度量损失除以类别数目，并将结果与1相减。

这段代码实现了计算度量损失的过程，其中利用了归一化后的目标向量与归一化后的权重向量进行线性变换，并计算平均值来表示度量损失。最终的度量损失是通过将每个类别的度量损失相加并除以类别数目得到的。

result_list = [] for metric in self.metrics: #metric_fuc是一个评估字典，这个字典把字母统一成效写 metric_fuc = metrics_dict[metric.lower()] result = metric_fuc(topk_index, pos_len_list) result_list.append(result) return np.stack(result_list, axis=0)有什么用

这段代码的作用是计算模型的评估指标，并将指标结果以numpy数组的形式返回。具体地，该代码首先定义了一个空列表`result_list`，然后对于每一个指标`metric`，通过`metrics_dict`字典将指标名称转化为相应的评估函数`metric_fuc`。然后，该函数利用传入的`topk_index`和`pos_len_list`参数计算指标值，将结果添加到`result_list`中。最后，将所有评估指标的结果以numpy数组的形式返回。这个函数可能是在模型训练或测试过程中使用的。