with torch.no_grad(): pred = torch.max(rev,1)[1] accu = (pred == lab).sum() / 16
时间: 2024-04-20 17:23:35 浏览: 14
这段代码是使用PyTorch进行推理的过程。首先通过`torch.no_grad()`上下文管理器,表示不需要计算梯度,以提高推理的效率。
接下来,使用`torch.max(rev, 1)`来获取`rev`张量中每行的最大值,并返回最大值和对应的索引。这里的1表示按行计算最大值。
然后,使用`[1]`索引操作符获取最大值对应的索引。这个索引表示模型预测的类别。
接着,通过`(pred == lab).sum()`计算预测正确的样本数。`pred`是模型预测的类别,`lab`是实际的类别。`(pred == lab)`会返回一个布尔张量,相同的位置为True,不同的位置为False,然后使用`.sum()`计算True的数量。
最后,将预测正确的样本数除以16,得到准确率。
请注意,这段代码中缺少了一些上下文,可能无法直接运行。此外,我是一个AI助手,无法运行代码。如果有任何其他问题,欢迎继续提问!
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with torch.no_grad(): output = model(image)
这行代码使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器,该上下文管理器可以临时禁用 PyTorch 的梯度计算功能,以减少内存消耗并加速推理过程。在这个上下文管理器中,我们将输入的图片 `image` 作为模型的输入,并通过模型进行前向传播计算,得到输出张量 `output`。由于我们已经禁用了梯度计算功能,`output` 张量不会保存任何梯度信息,因此也就无法进行反向传播更新模型参数。这样,我们就可以在不需要进行训练的情况下使用模型进行推理,从而提高计算效率。
def test(): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad: for data in test_loader: x, y =data y_pred = model(x) _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1) total += y.size(0) correct += (predicted == y).sum().item() print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 *correct/total))
这段代码存在一个语法错误,在第 4 行应该调用 `torch.no_grad()` 方法而不是 `torch.no_grad` 属性。`torch.no_grad()` 方法是一个上下文管理器,它使得在该上下文中计算的所有张量都不会被跟踪梯度,从而提高了计算效率。
正确的代码应该是:
```
def test():
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
x, y = data
y_pred = model(x)
_, predicted = torch.max(y_pred, dim=1)
total += y.size(0)
correct += (predicted == y).sum().item()
print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 * correct/total))
```
注意,在 `with` 语句中调用 `torch.no_grad()` 方法之后,所有在该上下文中计算的张量都不会被跟踪梯度,这有助于提高计算效率。然而,如果需要计算梯度,则需要退出该上下文并调用 `backward()` 方法。