设outputs的torch.Size([1, 243, 17, 3]),下一步probas = outputs.softmax(-1)[0, :, :-1],解释probas的torch.Size()为什么为 [243, 16]
时间: 2024-06-07 16:05:50 浏览: 13
在这里,outputs是一个四维的张量,其大小为 [1, 243, 17, 3],它的第一个维度代表batch size,第二个维度代表序列长度,第三个维度代表每个token的向量维度,第四个维度代表每个token的概率分布。
在执行outputs.softmax(-1)[0, :, :-1]时,我们对outputs在最后一个维度上进行softmax计算,得到的是每个token的概率分布。其中,[0, :, :-1]选取了第一个batch的所有序列,所有token,但排除了最后一个维度。因为最后一个维度的大小为3,而我们只需要每个token上的概率分布,因此将其排除。
所以,probas的torch.Size为 [243, 16],其中243是序列长度,16是每个token的概率分布大小。
相关问题
outputs = torch.argmax(torch.softmax(outputs, dim=1), dim=1, keepdim=True)什么意思
### 回答1:
这行代码使用了 PyTorch 框架中的函数,用于从模型的输出 `outputs` 中得到最终的预测结果。具体来说,该行代码完成以下操作:
1. 使用 `torch.softmax()` 函数将模型输出 `outputs` 在维度1上进行 softmax,使得每个输出的值在 0 到 1 之间,并且所有输出值的和等于 1。这一步通常被称为概率归一化。
2. 使用 `torch.argmax()` 函数在维度1上找到最大值的索引。因为经过 softmax 归一化后,输出值表示的是每个类别的概率,所以找到最大值的索引就对应着最终的预测类别。
3. 使用 `keepdim=True` 保持维度1的维度大小不变,这样最终输出的张量将是形状为 `[batch_size, 1]` 的二维张量,其中每一行是一个样本的预测类别。
综上所述,这行代码的作用是将模型输出 `outputs` 转化为预测结果的形式,其中预测结果是一个形状为 `[batch_size, 1]` 的二维张量。
### 回答2:
这行代码的含义为,在PyTorch中,使用torch.softmax()函数对outputs进行softmax操作,然后使用torch.argmax()函数找到每行中最大值的索引,并将结果保持为一维张量(即保持维度)。
具体而言,outputs是一个张量,它的维度为[N, C],其中N表示样本数量,C表示类别数量。torch.softmax()函数对outputs进行一行一行的softmax操作,使得每行的值都在0到1之间,并且每行的和为1。然后torch.argmax()函数找到每行中最大值的索引,返回一个一维张量,表示每个样本对应的预测类别。
通过在结果中使用keepdim=True参数,保持输出的维度不变,即最终得到的张量维度为[N, 1],表示每个样本的预测类别。这样做的目的是为了能够与标签进行比较,进行准确率等评估。
### 回答3:
这段代码是基于PyTorch框架中的一条指令。它的作用是对模型输出进行处理,并返回预测的类别。
具体地说,该指令的含义如下:
1. `torch.softmax(outputs, dim=1)`:通过对`outputs`进行softmax操作,对模型输出进行概率计算,将其转换为类别分布,其中`dim=1`表示在第一个维度上进行softmax操作。
2. `torch.argmax(..., dim=1, keepdim=True)`:通过对上一步中得到的概率分布使用`torch.argmax`函数,找到概率最大的类别索引。其中,`dim=1`表示在第一个维度上找到最大值,而`keepdim=True`表示保持输出的维度。
简而言之,该指令的目的是将模型输出的概率分布转换为预测的类别索引,即返回具有最高概率的类别。
predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)
这行代码是使用 PyTorch 中的 torch.max 函数来在模型的输出中找到最大值,并返回最大值的值和对应的索引。具体来说,outputs 是模型的输出,它的形状通常为 [batch_size, num_classes],其中 batch_size 表示输入的数据数量,num_classes 表示分类的类别数。dim=1 表示在第 1 个维度(也就是 num_classes 维度)上求最大值,因此 torch.max 的返回值是一个元组,包含两个 tensor,第一个 tensor 是最大值的值,第二个 tensor 是最大值对应的索引。predicted = torch.max(outputs.data, dim=1) 的作用是将最大值的索引作为预测结果。
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