class Accumulator: """在n个变量上累加""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] evaluate_accuracy(net, test_iter)

这段代码中定义了一个累加器类 Accumulator，其在构造函数中初始化了一个长度为 n 的数组，然后在 add 方法中将传入的参数与数组中的元素相加，并将结果保存到数组中。reset 方法将数组中的所有元素都清零。最后，通过 __getitem__ 方法可以访问数组中的元素。

另外，代码中还调用了 evaluate_accuracy 函数，其中 net 是一个神经网络模型，test_iter 是一个数据迭代器。这个函数的具体实现需要看上下文的代码。

相关问题

def evaluate_accuracy(net, data_iter): if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] 中metric = Accumulator(2)这一行是什么意思，其中Accumulator类如下： class Accumulator: """在`n`个变量上累加。""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]

这行代码`metric = Accumulator(2)`的意思是创建了一个`Accumulator`类的实例，该实例有两个变量用于累加数据。在这个特定的例子中，`metric`用于累加模型预测的准确率和样本数量。

`Accumulator`类的定义如下：

class Accumulator:  
    """在`n`个变量上累加。"""
    def __init__(self, n):
        self.data = [0.0] * n

    def add(self, *args):
        self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]

    def reset(self):
        self.data = [0.0] * len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

这个类有以下几个方法：
- `__init__(self, n)`: 初始化一个具有`n`个变量的累加器。
- `add(self, *args)`: 将传入的参数与当前累加器中的值逐个相加。
- `reset(self)`: 将累加器中的值重置为0。
- `__getitem__(self, idx)`: 通过索引获取累加器中的值。

在上述代码中，`metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())`将模型预测的准确率和样本数量依次传入`add()`方法进行累加。最后，返回准确率除以样本数量得到模型的平均准确率。

val accumulator: (Long, Long) = (0L, 0L) val a2: DataStream[Double] = f2.map(x => { val jsonObject = JsonMethods.parse(x) val JDouble(sbljl) = (jsonObject \ "order_status").extract[JDouble] if (sbljl.equals(JDouble(1001))) { (accumulator._1 + 1L, accumulator._2 + 1L) } else { (accumulator._1, accumulator._2 + 1L) } }).keyBy(0) .windowAll(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.minutes(1))) .aggregate(new CustomAggregateFunction()) a2.map(x => { val cancelRate = x / accumulator._2.toDouble // 计算取消订单占比 val roundedCancelRate = BigDecimal(cancelRate).setScale(1, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble // 四舍五入保留一位小数 (key, roundedCancelRate) }).addSink(new RedisSink[(String, Double)](flinkJedisPoolConfig, new TotalPriceRedisMapper2)) env.execute() class TotalPriceRedisMapper2 extends RedisMapper[(String, Double)] { override def getCommandDescription: RedisCommandDescription = { new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET, "cancelrate") } override def getKeyFromData(data: (String, Double)): String = data._1 override def getValueFromData(data: (String, Double)): String = data._2.toString }无法解析符号 CustomAggregateFunction解决办法

根据您提供的代码，无法解析符号CustomAggregateFunction。这意味着您在代码中引用了一个未定义的CustomAggregateFunction类。

解决此问题的步骤如下：

1. 确保您已经导入所需的CustomAggregateFunction类。如果CustomAggregateFunction是您自己编写的类，请确保该类已经正确定义在您的代码中。

2. 检查CustomAggregateFunction类的导入语句是否正确。请确保使用import语句将CustomAggregateFunction类导入到您的代码中。

3. 如果CustomAggregateFunction类来自于外部库或包，确保已经正确添加该库的依赖，并在代码中正确引入CustomAggregateFunction类。

4. 检查CustomAggregateFunction类的命名空间或包路径是否正确。确保在代码中使用正确的命名空间或包路径来引用CustomAggregateFunction类。

如果上述步骤都没有解决问题，请提供更多关于CustomAggregateFunction类的信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。