for texts, labels in dev_dataloader: texts = texts.to(device) model(texts) right_num += int(sum([i == j for i, j in zip(model.pre, labels)])) print(f"dev acc : {right_num / len(dev_labels) * 100 : .2f}%")

这段代码是一个用于验证模型准确率的过程。其中，dev_dataloader 是一个包含验证集数据的数据迭代器；texts 是一个验证集数据的文本张量，labels 是对应的标签张量。接着，将文本张量移动到指定的设备（如 GPU）上，并将文本张量输入模型进行预测。然后，使用列表推导式和 zip 函数来计算预测结果和真实标签相同的样本数，并将这个数累加到 right_num 中。最后，通过除以验证集样本总数和乘以 100 来计算模型的准确率，并将结果输出到控制台上。