在pytorch中,有如下的代码,那么此处的top_k_rec变量是什么数据类型的?这里面存储的值又有什么含义?top_k_rec = y_pred.argsort()[-5:][::-1]
时间: 2024-05-20 09:12:56 浏览: 9
`top_k_rec` 是一个 numpy 数组,其中存储着预测结果 `y_pred` 中概率值排名前5的索引,按照概率值从大到小排序。
具体来说,`argsort()` 函数会返回按照升序排序后的索引值,而 `[-5:]` 则表示取最后5个索引,`[::-1]` 表示将这5个索引倒序排列,从而得到概率值排名前5的索引。
相关问题
pytorch之中requires_grad=True是什么意思?用代码详细说明
requires_grad=True是PyTorch中的一个参数,用于指定一个张量是否需要计算梯度。当requires_grad=True时,PyTorch会自动追踪该张量的计算历史,并在反向传播时计算该张量的梯度。
以下是一个示例代码,说明如何使用requires_grad=True:
```python
import torch
# 创建一个张量,并指定requires_grad=True
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
# 对张量进行计算
y = x * 2 + 1
# 对y进行求和
z = y.sum()
# 反向传播,计算x的梯度
z.backward()
# 输出x的梯度
print(x.grad)
```
在上面的代码中,我们创建了一个张量x,并指定requires_grad=True。然后对x进行计算,得到y。接着对y进行求和,得到z。最后调用z.backward(),PyTorch会自动计算z对x的梯度,并将结果保存在x.grad中。
pytorch的top_k
PyTorch中的top_k函数是用于返回输入张量中每行或每列的前k个最值和对应的索引。它的使用方式如下:
```python
values, indices = torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None)
```
- input: 输入的张量。
- k: 要返回的最值数量。
- dim: 沿着哪个维度进行top_k操作,如果不指定,则默认为输入张量的最后一个维度。
- largest: 指定是返回最大的k个值还是最小的k个值,默认为True,表示返回最大的k个值。
- sorted: 指定返回的结果是否按照值的大小进行排序,默认为True,表示返回按照值排序的结果。
- out: 可选参数,指定输出张量。
以下是一个示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 5, 3],
[2, 4, 6]])
values, indices = torch.topk(x, k=2)
print(values)
print(indices)
```
输出结果为:
```
tensor([[5, 3],
[6, 4]])
tensor([[1, 2],
[2, 1]])
```
这表示在每行中找出最大的两个值和对应的索引。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pyi](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)