n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] IndexError: index 1 is out of bounds for dimension 1 with size 1

这个错误通常是由于你的 `linear_output` 张量的第 1 维大小为 1，而你尝试访问第 1 维的第 1 个索引时发生的。请注意，Python 中的索引从 0 开始，因此第 1 个索引是索引 0。

因此，你需要检查你的 `linear_output` 张量的大小是否正确，并确保你正在访问正确的索引。例如，如果你的 `linear_output` 张量的大小应该是 `(batch_size, num_classes)`，那么你可以使用以下代码来获取每个示例的第二个元素的 softmax 值：

n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1]

这将返回一个大小为 `(batch_size,)` 的张量，其中每个元素都是对应示例的第二个元素的 softmax 值。如果你的 `linear_output` 张量大小为 `(batch_size, 1)`，则你可以使用以下代码来获取每个示例的 softmax 值：

n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 0]

这将返回一个大小为 `(batch_size,)` 的张量，其中每个元素都是对应示例的 softmax 值。

相关问题

def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss详细解释

这是一个计算交叉熵损失函数的函数，输入参数包括线性输出、标签和权重。函数中使用了PyTorch的log_softmax和softmax函数，计算出类别输出和每个样本属于第二类的概率。然后找到类别输出中概率最大的类别，作为预测结果。