alid_probs = torch.sigmoid(valid_logits[0]).cpu().numpy() valid_probs = valid_probs[0]>0.5 res = [] for i,val in enumerate(valid_probs): if val: res.append(clas_name[i]) if i ==14 and val==False: res.append("male") print(res)什么意思
时间: 2024-02-14 17:35:24 浏览: 47
这段代码的作用是将模型的输出结果转化为可读的标签。具体来说,这段代码的含义是:
- `valid_probs = valid_probs[0]>0.5`:将模型输出的预测概率进行二值化,得到一个布尔类型的数组,其中阈值为0.5。
- `res = []`:初始化一个空列表,用于存储预测结果的标签。
- `for i, val in enumerate(valid_probs):`:遍历二值化后的数组,同时用`enumerate()`函数获取当前元素的下标和值。
- `if val:`:如果当前元素的值为`True`,即模型预测为存在该类别,则执行以下代码。
- `res.append(clas_name[i])`:将当前下标对应的类别标签添加到`res`列表中。
- `if i == 14 and val == False:`:如果当前下标为14(即模型预测为不存在该类别),且对应的值为`False`,则执行以下代码。
- `res.append("male")`:将"male"这个标签添加到`res`列表中。
- `print(res)`:输出最终的预测结果,其中包含所有被预测为存在的类别标签和一个特殊的"male"标签。
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def sample_probs(probs, temperature=1.0, top_p=0.85): sorted_probs = np.sort(probs)[::-1] cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs) cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)] probs[probs < cutoff] = 0 probs = probs**(1/temperature) return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))
这段代码定义了一个名为 `sample_probs` 的函数,用于根据概率分布进行采样。下面是对代码的逐行讲解:
1. `sorted_probs = np.sort(probs)[::-1]`: 这行代码将给定的概率数组 `probs` 进行排序,并且倒序排列。
2. `cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs)`: 这行代码计算了累积概率数组,即将排序后的概率数组进行累加。
3. `cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)]`: 这行代码找到了累积概率超过给定阈值 `top_p` 的最大概率值,将其作为截断点。
4. `probs[probs < cutoff] = 0`: 这行代码将低于截断点的概率值置为0,剩下的概率值保持不变。
5. `probs = probs**(1/temperature)`: 这行代码将概率值按照给定的温度值进行指数变换。
6. `return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))`: 这行代码使用经过处理后的概率分布进行采样,返回一个在0到`len(probs)`之间的整数值,作为采样结果。
总结来说,这个函数的作用是根据给定的概率分布进行采样。首先,将概率数组进行排序,并计算累积概率。然后,根据给定的阈值截断概率分布,将低于阈值的概率置为0。接着,根据给定的温度值对概率进行指数变换。最后,根据处理后的概率分布进行采样,返回一个整数值作为采样结果。
我是一个初学者,请你帮我解释以下这段代码的每个变量的含义和每句代码的语法:def top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=0.0, filter_value=-float('Inf')): assert logits.dim() == 1 # batch size 1 for now - could be updated for more but the code would be less clear top_k = min(top_k, logits.size(-1)) # Safety check if top_k > 0: # Remove all tokens with a probability less than the last token of the top-k # torch.topk()返回最后一维最大的top_k个元素,返回值为二维(values,indices) # ...表示其他维度由计算机自行推断 indices_to_remove = logits < torch.topk(logits, top_k)[0][..., -1, None] logits[indices_to_remove] = filter_value if top_p > 0.0: sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True) cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1) # Remove tokens with cumulative probability above the threshold sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p # Shift the indices to the right to keep also the first token above the threshold sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone() sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0 indices_to_remove = sorted_indices[sorted_indices_to_remove] logits[indices_to_remove] = filter_value return logits
这段代码的作用是根据给定的top_k和top_p值,过滤掉logits分数较低的预测结果,从而生成更准确的预测结果。下面是每个变量的含义和每句代码的语法:
1. `logits`:一个张量,表示对应词汇表中单词的logits分数。
2. `top_k`:一个整数,表示要保留的最高可能性预测的数量。
3. `top_p`:一个浮点数,表示要保留的累积概率质量。
4. `filter_value`:一个浮点数,用于过滤掉不想要的预测。默认值为负无穷大。
5. `assert`:断言语句,用于判断logits张量的维度是否为1,如果维度不为1,程序将会报错并停止运行。
6. `logits.dim()`:张量的维度数。
7. `top_k = min(top_k, logits.size(-1))`:将top_k值与logits张量的最后一维大小进行比较,保证top_k值不会大于张量的维度。
8. `if top_k > 0:`:如果指定了top_k值,则进行以下操作。
9. `indices_to_remove = logits < torch.topk(logits, top_k)[0][..., -1, None]`:返回logits张量中最后一维的最大值的top_k个元素,并将剩余元素的值设置为过滤值, 然后返回不需要的结果的索引。
10. `logits[indices_to_remove] = filter_value`:将logits张量中的索引为indices_to_remove的元素的值设置为过滤值。
11. `if top_p > 0.0:`:如果指定了top_p值,则进行以下操作。
12. `sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True)`:按照降序对logits张量进行排序,并返回排序后的结果和对应的索引。
13. `cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)`:计算softmax函数的累积概率值。
14. `sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p`:返回累积概率大于top_p的索引。
15. `sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone()`:将索引向右移一位,保留第一个索引。
16. `sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0`:将第一个索引设置为0。
17. `indices_to_remove = sorted_indices[sorted_indices_to_remove]`:返回不需要的结果的索引。
18. `logits[indices_to_remove] = filter_value`:将logits张量中的索引为indices_to_remove的元素的值设置为过滤值。
19. `return logits`:返回过滤后的logits张量。
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