这一段是把预测的结果跟实际结果比较么 pred_results 和 labels

是的，这段代码的核心逻辑就是将模型的预测结果（pred_results）与实际标签（labels）进行比较和统计，以评估模型在验证集上的表现。

具体来看：

1. 首先通过循环获取验证集的批次数据（batch_data）
2. 将数据转移到 GPU（batch_data = [d.cuda() for d in batch_data]）
3. 从批次数据中分离出输入（input_id）和实际标签（labels）
4. 使用模型对输入进行预测，得到pred_results（模型的预测结果）
5. 关键步骤：调用self.write_stats(labels, pred_results, sentences)，这里就是将实际标签（labels）和预测结果（pred_results）传入统计函数

虽然代码中没有直接显示比较逻辑，但write_stats方法内部应该会：

• 对比pred_results和labels
• 计算各种评估指标（如准确率、损失等）
• 记录这些统计信息

最后通过self.show_stats()展示所有统计结果，完成模型验证过程。

这种模式在模型训练中很常见：用输入得到预测，再将预测与真实标签比较来评估模型性能。


for index, batch_data in enumerate(self.valid_data): sentences = self.valid_data.dataset.sentences[index * self.config["batch_size"]: (index+1) * self.config["batch_size"]] # 得到句子具体信息 # print(len(sentences)) batch_data = [d.cuda() for d in batch_data] input_id, labels = batch_data #输入变化时这里需要修改，比如多输入，多输出的情况 print(input_id,labels) input() with torch.no_grad(): pred_results = self.model(input_id) #不输入labels，使用模型当前参数进行预测 self.write_stats(labels, pred_results, sentences) self.show_stats() 这一段是把预测的结果跟实际结果比较么 pred_results 和 labels