n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] IndexError: index 1 is out of bounds for dimension 1 with size 1
时间: 2024-05-11 18:18:06 浏览: 20
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
class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1)是什么意思
这行代码是在进行分类任务时使用的,它将线性输出通过 softmax 函数进行归一化,得到每个类别的概率分布,并且取对数,以便于计算交叉熵损失。具体来说,dim=1 表示在第二个维度上进行 softmax 归一化。
解释代码output = F.softmax(full_prediction_, dim=1)
该代码是使用 PyTorch 框架中的 F.softmax 函数对 full_prediction_ 进行 softmax 操作,dim=1 表示在第 1 维度(即列方向)上进行 softmax,使得每一列的值都被压缩到 [0, 1] 的范围内,且每一列上的值之和为 1。最终的结果保存在 output 变量中。在深度学习中,softmax 函数常用于多分类问题,将模型的输出转化为概率分布,方便进行预测和评估。
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