pred_score, pred_label = pred.topk(maxk, dim=1) runtimeerror: selected index

时间: 2023-05-09 14:02:05 浏览: 132
这个错误通常在使用PyTorch深度学习框架进行模型训练或预测时出现。这个错误的原因可能是在使用topk()函数时,指定的k值超过了张量维度的界限,或者指定的维度不正确。 pred.topk(maxk, dim=1)的作用是在维度1上返回前k个元素的值和对应的索引。如果传入的k值大于指定维度的大小,就会触发"selected index"错误,提示选择的索引超出了张量的范围。 为了解决这个问题,可以检查代码中传入topk()函数的k值和dim值是否正确,并确保它们不会导致类似的错误。如果出现这种错误,需要重新指定k和dim值,或者使用其他函数来实现类似的功能,例如argsort()函数。 总之,这个错误提示让我们注意到选择的索引超出了张量的范围,需要仔细检查代码逻辑并进行相应的调整。
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_, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)是什么意思

这行代码通常是在深度学习中使用的,其中output是一个张量(Tensor),topk()是PyTorch中的一个函数,用于获取张量中最大的k个值和它们的索引。具体来说,这个函数的参数含义如下: - maxk:表示要获取的最大的k个值,是一个整数。 - 1:表示在第一个维度上进行排序,如果张量是一个二维矩阵,则通常是在行上进行排序。 - True:表示要返回排序后的值,是一个布尔值。 - True:表示要返回排序后的索引,是一个布尔值。 因此,这行代码的作用是获取output张量中最大的k个值以及它们的索引,其中k的值由maxk指定。由于该函数返回两个张量,因此使用下划线(_)将第一个张量(即最大的k个值)忽略,只保留第二个张量(即最大的k个值对应的索引),并将它赋值给pred。

def evaluate(label, pred): nmi = metrics.normalized_mutual_info_score(label, pred) ari = metrics.adjusted_rand_score(label, pred) f = metrics.fowlkes_mallows_score(label, pred) pred_adjusted = get_y_preds(label, pred, len(set(label))) acc = metrics.accuracy_score(pred_adjusted, label) return nmi, ari, f, acc

这段代码定义了一个名为 `evaluate` 的函数,该函数接受两个参数 `label` 和 `pred`,用于计算聚类算法的评估指标。 - `nmi`:使用 `metrics.normalized_mutual_info_score()` 函数计算标签和预测结果之间的归一化互信息分数。 - `ari`:使用 `metrics.adjusted_rand_score()` 函数计算标签和预测结果之间的调整兰德指数。 - `f`:使用 `metrics.fowlkes_mallows_score()` 函数计算标签和预测结果之间的 Fowlkes-Mallows 指数。 - `pred_adjusted`:调用 `get_y_preds()` 函数获取调整后的预测结果,该函数接受标签、预测结果和标签类别数量作为参数。 - `acc`:使用 `metrics.accuracy_score()` 函数计算调整后的预测结果与标签之间的准确率。 最后,函数返回 nmi、ari、f 和 acc 这四个评估指标的值。你可以根据需要使用这些指标来评估聚类算法的性能。

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分析这个代码class OhemCrossEntropy(nn.Module): def __init__(self, ignore_label=-1, thres=0.7, min_kept=100000, weight=None): super(OhemCrossEntropy, self).__init__() self.thresh = thres self.min_kept = max(1, min_kept) self.ignore_label = ignore_label self.criterion = nn.CrossEntropyLoss( weight=weight, ignore_index=ignore_label, reduction='none' ) def _ce_forward(self, score, target): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) loss = self.criterion(score, target) return loss def _ohem_forward(self, score, target, **kwargs): ph, pw = score.size(2), score.size(3) h, w = target.size(1), target.size(2) if ph != h or pw != w: score = F.interpolate(input=score, size=( h, w), mode='bilinear', align_corners=config.MODEL.ALIGN_CORNERS) pred = F.softmax(score, dim=1) pixel_losses = self.criterion(score, target).contiguous().view(-1) mask = target.contiguous().view(-1) != self.ignore_label tmp_target = target.clone() tmp_target[tmp_target == self.ignore_label] = 0 pred = pred.gather(1, tmp_target.unsqueeze(1)) pred, ind = pred.contiguous().view(-1,)[mask].contiguous().sort() min_value = pred[min(self.min_kept, pred.numel() - 1)] threshold = max(min_value, self.thresh) pixel_losses = pixel_losses[mask][ind] pixel_losses = pixel_losses[pred < threshold] return pixel_losses.mean() def forward(self, score, target): if config.MODEL.NUM_OUTPUTS == 1: score = [score] weights = config.LOSS.BALANCE_WEIGHTS assert len(weights) == len(score) functions = [self._ce_forward] * \ (len(weights) - 1) + [self._ohem_forward] return sum([ w * func(x, target) for (w, x, func) in zip(weights, score, functions) ])

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

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