解释代码： def validate(self, dataloader): self.nnet.eval() logger.info("Evaluating...") tot_loss = 0 num_batches = len(dataloader) # do not need to keep gradient with th.no_grad(): for mix_spect, tgt_index, vad_masks in dataloader: mix_spect = mix_spect.cuda() if isinstance( mix_spect, PackedSequence) else mix_spect.to(device) tgt_index = tgt_index.to(device) vad_masks = vad_masks.to(device) # mix_spect = mix_spect * vad_masks net_embed = self.nnet(mix_spect) cur_loss = self.loss(net_embed, tgt_index, vad_masks) tot_loss += cur_loss.item() return tot_loss / num_batches, num_batches

这段代码是一个Python类的方法。方法名为validate，参数为dataloader，即数据加载器。

在方法中，首先将神经网络模型设置为评估模式，即不进行训练。然后打印一条日志信息，表示正在进行评估。

接着初始化总损失为0，以及获取数据加载器中的批次数量。

相关问题

ERROR 1193 (HY000): Unknown system variable 'validate_password.policy'

如果在执行 `SET GLOBAL validate_password.policy=LOW;` 命令时出现 "ERROR 1193 (HY000): Unknown system variable 'validate_password.policy'" 错误，可能是因为你的 MySQL 版本不支持 `validate_password` 插件。

`validate_password` 是从 MySQL 5.7.6 版本开始引入的插件，如果你的 MySQL 版本低于 5.7.6，那么该插件是不可用的。如果你使用的是 MySQL 5.7.6 或更高版本，但是仍然出现该错误，可以尝试升级 MySQL 或者查看是否启用了该插件。

你可以通过以下命令检查 MySQL 是否启用了 `validate_password` 插件：

SHOW PLUGINS;

在输出结果中，查找名为 `validate_password` 的插件，并查看其状态是否为 `ACTIVE`。如果状态为 `ACTIVE`，则说明该插件已经启用。如果状态为 `DISABLED`，则需要通过以下命令启用该插件：

INSTALL PLUGIN validate_password SONAME 'validate_password.so';

或者在 `my.cnf` 配置文件中添加以下内容：

[mysqld]
plugin-load-add=validate_password.so

详细解释代码： def run(self, train_set, dev_set, num_epoches=20): init_loss, _ = self.validate(dev_set) logger.info("Start training for {} epoches".format(num_epoches)) logger.info("Epoch {:2d}: dev = {:.4e}".format(0, init_loss)) th.save(self.nnet.state_dict(), os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.0.pkl')) for epoch in range(1, num_epoches + 1): on_train_start = time.time() train_loss, train_num_batch = self.train(train_set) on_valid_start = time.time() valid_loss, valid_num_batch = self.validate(dev_set) on_valid_end = time.time() logger.info( "Loss(time/num-utts) - Epoch {:2d}: train = {:.4e}({:.2f}s/{:d}) |" " dev = {:.4e}({:.2f}s/{:d})".format( epoch, train_loss, on_valid_start - on_train_start, train_num_batch, valid_loss, on_valid_end - on_valid_start, valid_num_batch)) save_path = os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.{:d}.pkl'.format(epoch)) th.save(self.nnet.state_dict(), save_path) logger.info("Training for {} epoches done!".format(num_epoches))

这段代码是一个深度学习模型的训练代码，通过多个epoch来训练模型并保存中间结果。

首先，在初始化时调用了validate()函数对dev_set进行测试，得到初始的损失值init_loss。

然后进入循环，训练num_epoches次。每次循环中，首先调用train()函数对train_set进行训练，并记录训练损失train_loss和训练batch数train_num_batch。

然后调用validate()函数对dev_set进行测试，得到验证损失valid_loss和验证batch数valid_num_batch。同时记录时间，分别计算训练和验证的时间。

接下来，打印出当前epoch的训练和验证损失，并记录模型的参数。

最后，训练结束后打印出训练完成的信息。

其中，self.nnet是一个深度学习模型，self.checkpoint是保存模型参数的路径。logger是一个记录日志信息的工具。th代表pytorch的tensor库。train_set和dev_set是训练集和验证集。