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。