v_u^*=\arg \max _{v_i \in \mathcal{V}} P\left(v_{\left|s_u\right|+1}^{(u)}=v_i \mid s_u\right)
时间: 2023-07-25 12:52:08 浏览: 43
这是一个公式,它的含义是:对于一个给定的用户u和一个已知的部分序列$s_u$,v_u^*表示在给定$s_u$的条件下,下一个最有可能出现的单词或符号。具体来说,它是通过在所有可能的单词或符号v_i中选择具有最大条件概率的一个来确定的。其中,条件概率是指给定$s_u$时,下一个单词或符号是v_i的概率。
相关问题
y_test_label = np.argmax(test_output, axis=1)
根据你提供的代码,`y_test_label` 是通过使用 `np.argmax` 函数从 `test_output` 中获取每个样本的类别标签。
`np.argmax` 函数返回沿指定轴最大值的索引。在这里,`axis=1` 表示沿着第二个轴(即列)查找最大值的索引,即找到每个样本在 `test_output` 中最大值所在的列索引,即对应的类别标签。
请确保 `test_output` 是一个二维数组,其中每行代表一个样本的预测结果。如果 `test_output` 不是二维数组,可能需要调整其形状以适应 `np.argmax` 函数的要求。
将 `np.argmax` 应用于 `test_output` 的示例代码如下:
```python
y_test_label = np.argmax(test_output, axis=1)
```
这样可以获取每个样本的类别标签并存储在 `y_test_label` 变量中。
如果你还有其他问题,请随时提问。
image_to_label = np.argmax(image_logits, axis=3)解释代码
这行代码的作用是从一个四维的张量 `image_logits` 中获取每个像素点的分类标签。其中,`np.argmax` 函数返回每个像素点在第三个维度上取值最大的位置,即该像素点的分类标签。`axis=3` 表示沿着第四个维度进行操作,即对每个像素点的分类概率进行比较。最后得到的 `image_to_label` 是一个三维的张量,其形状为 (batch_size, image_height, image_width)。
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