acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item()

这段代码是用来计算模型在验证集上的准确率（accuracy）的。具体地，`predict_y`是模型在验证集上的预测结果，`val_labels`是验证集的真实标签。将预测结果和真实标签进行比较，得到一个由`True`和`False`组成的布尔值数组。将布尔值数组转换为整数数组，并求和，得到预测正确的样本数。将预测正确的样本数累加到一个变量中（`acc`），最后除以验证集样本总数，得到模型在验证集上的准确率。`to`方法是将数据移动到指定的设备（`device`），例如GPU。`.item()`方法将一个只包含一个元素的张量转换为Python标量。

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acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item()

这行代码是在使用PyTorch计算准确率（accuracy）时常见的一种方式。它的作用是将预测结果与验证集的标签进行比较，并累加预测正确的样本数。

让我们逐步解释这行代码：

1. `torch.eq(predict_y, val_labels.to(device))`：这一部分使用`torch.eq()`函数对`predict_y`（预测结果）和`val_labels.to(device)`（验证集标签）进行逐元素比较，返回一个布尔值的张量，表示预测是否与标签相等。

2. `.sum()`：这一部分对布尔值张量进行求和操作，将True值（预测正确）视为1，False值（预测错误）视为0。

3. `.item()`：这一部分将求和结果转换为Python的标量值，以便后续累加到变量`acc`中。

最终，这行代码的作用是将每个批次的预测正确的样本数累加到变量`acc`中，用于计算准确率。在使用之前，请确保已经初始化了变量`acc`并将其设为0。

with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')

这段代码用于在验证集上评估模型的表现，并保存表现最好的模型。

首先，我们使用with torch.no_grad()语句块来关闭梯度计算，以便在验证过程中不产生梯度。然后，我们遍历验证集中的所有mini-batch，对每个mini-batch进行预测，并计算预测结果和标签数据之间的损失函数值。

接着，我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中，并统计当前mini-batch中正确分类的样本数，并将其累加到acc中，以便后续计算平均准确率。

在验证过程中，我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的类别，并将其作为预测结果。然后，我们将预测结果和标签数据进行比较，统计正确分类的样本数。

在每个epoch结束后，我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss，并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现，则将当前模型保存到指定的路径save_path中。

最后，我们输出"Finished Training"表示训练过程结束。