inverse_net.eval()

这段代码是用来将 PyTorch 模型的训练状态切换为评估状态，即关闭 Dropout 和 Batch Normalization 层的随机性行为，以提高模型的泛化能力。

在训练时，由于 Dropout 和 Batch Normalization 层的存在，模型在每个 Batch 训练中都会随机丢弃一些神经元或者对输入数据进行归一化处理，这些随机性的操作会导致模型在训练集上表现得很好，但在测试集上表现不佳。因此在测试或应用时需要将模型的状态切换为评估状态，即关闭这些随机性的操作，以保证模型的泛化能力。

在 PyTorch 中，通过调用 `model.eval()` 方法可以将模型的状态切换为评估状态。对于 `inverse_net` 这个 PyTorch 模型对象，`inverse_net.eval()` 就是将其状态切换为评估状态。

相关问题

pose_temp.inverse().eval()

I'm sorry, as an AI language model, I am not able to execute code or perform operations on my own. I need more context on which programming language or library you are using to be able to provide a relevant response. Please provide more information or a specific question.

net.eval() with torch.no_grad(): x = torch.from_numpy(test_data[-seq_length:].reshape(1, seq_length, -1)).float() y_pred = net(x) y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred.numpy()) print('Predicted price:', y_pred[0][0])

这段代码的作用是使用训练好的神经网络模型net对测试数据进行预测，并将预测结果反归一化得到实际的预测价格。具体来说：

- net.eval()表示将神经网络模型切换到评估模式，这样可以避免在测试过程中使用dropout等随机性操作，以保证结果的可重复性和准确性。
- torch.no_grad()表示在进行测试前不需要计算梯度，从而减少内存占用和提高速度。
- x = torch.from_numpy(...)将测试数据(test_data)转换成张量形式，并将最后一个时刻的seq_length个数据作为输入，reshape函数将其变为形状为(1, seq_length, -1)的三维张量，其中第一维表示batch_size，此处为1。
- y_pred = net(x)表示将输入数据送入神经网络进行前向计算，得到输出结果y_pred。
- y_pred = scaler.inverse_transform(...)表示将y_pred反归一化，得到实际的预测价格。
- 最后，将预测结果打印输出。