total_err += err /= point_counts[i];表达什么

这行代码的作用是计算并累加误差值，并将其除以对应的点数。

`total_err` 是一个变量，用于累加每个点集的误差值。
`err` 是当前点集的误差值，通过前面的计算得到。
`point_counts[i]` 是点集中的点数。

代码中的 `/=` 操作符表示先将 `err` 除以 `point_counts[i]`，然后再将结果赋值给 `err`。这样做是为了将每个点集的误差值平均化，以便得到更准确的统计结果。

最后，将平均化后的误差值累加到 `total_err` 变量中。这样，通过循环遍历每个点集，最终可以得到所有点集的总误差值。

相关问题

val_err = 0 val_batches = 0 preds = [] targ = [] for batch in iterate_minibatches(X_test, y_test, batchsize, shuffle=False): inputs, targets = batch err = val_fn(inputs, targets) val_err += err val_batches += 1 out = test_fn(inputs) [preds.append(i) for i in out] [targ.append(i) for i in targets]

这段代码看起来是进行模型的验证（validation），主要包括以下几个步骤：

1. 初始化变量 `val_err` 和 `val_batches` 为0， `preds` 和 `targ` 分别为预测值和真实值的列表。
2. 对测试数据集进行迭代，每次迭代处理一个大小为 `batchsize` 的数据批次。
3. 将输入数据 `inputs` 和目标标签 `targets` 作为参数传入验证函数 `val_fn()`，返回该批次的损失值 `err`。
4. 将该批次的损失值累加到变量 `val_err` 中，并将 `val_batches` 增加1，用于后续计算平均损失值。
5. 将输入数据 `inputs` 作为参数传入测试函数 `test_fn()`，返回该批次的预测值 `out`。
6. 将该批次的预测值和真实值分别添加到 `preds` 和 `targ` 列表中，用于后续计算评估指标。

最终，该段代码的作用是计算模型在测试数据集上的平均损失值，并将预测值和真实值保存到列表中，以便后续计算评估指标，如准确率、精确率、召回率等。

model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size, -1), y.view(batch_size, -1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2 - t1, train_mse, rel_err)

这段代码看起来像是在对一个 PyTorch 模型进行测试，并计算其在测试集上的平均误差。其中 `model.eval()` 表示将模型设置为评估模式，`test_loader` 是测试集数据的数据加载器。然后对于每个数据批次，通过模型进行预测并将预测结果转换为原始数据的单位（`y_normalizer.decode`），并计算预测结果与真实结果之间的误差，并将误差累加到 `rel_err` 中。最后计算训练集上的平均 MSE，测试集上的平均绝对误差和平均相对误差，并输出当前训练轮数、训练时间、训练集上的平均 MSE 和测试集上的平均相对误差。