def __call__(self, pred, label): B = len(label) pred_shape = pred.shape repeat = pred.shape[1]//3200 pred = pred.view(pred_shape[0]*repeat, pred_shape[1]//repeat) label = torch.stack([label]*repeat, dim=1).view(B*repeat) B = len(label) pred = self.model(pred) max_data, max_idx = torch.topk(pred, k=2, dim=1) pred_true = max_idx[:,0]==label pred_false = max_idx[:, 0] != label loss_true = pred[torch.arange(B), label][pred_true]-pred[torch.arange(B), max_idx[:, 1]][pred_true]+self.margin loss_true = torch.sum(loss_true.mul(self.mul))/(len(loss_true)+1e-5) loss_false = (pred[torch.arange(B), label][pred_false]-pred[torch.arange(B), max_idx[:,0]][pred_false]+self.margin) loss_false = loss_false[loss_false>0] loss_false = torch.sum(loss_false.mul(self.mul))/(len(loss_false)+1e-5) loss = loss_true + loss_false return loss
时间: 2024-04-06 16:30:40 浏览: 18
这段代码定义了一个类的 __call__ 方法,用于计算模型的损失函数。其中传入的参数 pred 是模型的预测结果,label 是真实标签。首先计算 Batch size B 和预测结果的形状 pred_shape,然后根据 repeat 变量将预测结果 pred 和标签 label 进行重复,以便与原始的输入数据形状匹配。然后将预测结果 pred 输入到模型 self.model 中进行计算,得到模型输出 pred。接着使用 torch.topk() 函数找到每个样本中预测概率最大的两个类别的索引 max_idx,以及对应的预测概率 max_data。然后分别计算预测正确的样本的损失和预测错误的样本的损失。对于预测正确的样本,损失等于模型输出中对应类别的预测概率减去次大的预测概率加上 margin,并且将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_true。对于预测错误的样本,只有当模型对正确类别的预测概率小于次大的预测概率加上 margin 时才计算损失,并将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_false。最后将 loss_true 和 loss_false 相加得到总的损失 loss,并返回该值作为模型的训练目标。
相关问题
zerolabel = pt.new_zeros(pred.shape)
根据引用\[1\]中的说明,`numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')`函数返回一个给定形状和类型的新数组,用0填充。参数`shape`指定了数组的形状,可以是一个整数或一个整数元组。在这个问题中,`zerolabel = pt.new_zeros(pred.shape)`的意思是创建一个与`pred`形状相同的新数组,并用0填充。根据引用\[2\]中的示例,如果`pred.shape`是一个空数组,那么返回的`zerolabel`也将是一个空数组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python numpy.zeros()函数的用法](https://blog.csdn.net/lens___/article/details/83927880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [numpy.zeros shape start with 0](https://blog.csdn.net/level_code/article/details/123740509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
sum(pred[:,np.newaxis]==y)
### 回答1:
这行代码的作用是统计模型预测结果与真实标签相等的数量。具体来说,pred是模型预测的结果,y是真实的标签,pred[:, np.newaxis]是将pred转换成列向量,这样才能与y进行比较。然后使用==运算符来比较pred和y是否相等,得到一个布尔类型的数组,其中True表示相等,False表示不相等。最后使用sum函数对这个布尔类型的数组进行求和,即可得到相等的数量。
### 回答2:
sum(pred[:,np.newaxis]==y)的作用是计算预测值(pred)中与真实值(y)相等的数量。
在代码pred[:,np.newaxis]==y中,pred是一个一维数组,而y是一个标量值。通过np.newaxis操作,将pred转化为一个二维数组,使得pred的shape为(len(pred),1),y的shape为(1,1)。这样做是为了方便比较和计算。
然后,使用==操作符进行比较,得到一个布尔值的二维数组。这个二维数组的每个元素代表了pred中的对应元素是否等于y。如果相等,则对应位置的元素为True,否则为False。
最后,使用sum函数对这个二维布尔数组进行求和操作。由于True可以被视为1,False可以被视为0,所以求和的结果就是pred中与y相等的数量。
举个例子来说,如果pred为[1, 2, 2, 3],y为2,那么pred[:,np.newaxis]==y的结果就是[[False], [True], [True], [False]],利用sum函数进行求和操作,结果为2,即pred中与y相等的元素数量为2。
这个一行代码的作用是帮助我们统计预测值中与真实值相等的数量,可以用来评估模型在测试集上的准确性。
### 回答3:
sum(pred[:, np.newaxis] == y)的意思是统计pred和y数组中相等的元素的个数。
其中pred是一个一维数组,y是一个二维数组。
pred[:, np.newaxis]的作用是将pred的维度由一维扩展为二维,扩展后的数组形状为(N,1),其中N是pred的长度。
所以pred[:, np.newaxis]的结果是一个包含N行、1列的二维数组。
pred[:, np.newaxis] == y的比较会对扩展后的二维数组和y进行逐元素的比较,返回一个布尔类型的二维数组,表示对应位置的元素是否相等。
最后,sum()函数对布尔类型的二维数组进行求和,得到相等元素的个数。
简而言之,sum(pred[:, np.newaxis] == y)的结果是pred和y中相等元素的个数。
这句代码通常用于衡量一个预测结果pred与目标值y的匹配程度。