y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1)

这是一个关于 PyTorch 深度学习框架中的代码问题，我可以回答。这行代码的作用是对 y_pred 进行 argmax 操作，返回每个样本预测的最大值所在的索引。dim=1 表示在第二个维度上进行操作。

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解释代码def accuracy(y_pred, y_true): y_pred_cls = torch.argmax(nn.Softmax(dim=1)(y_pred), dim=1).data return accuracy_score(y_true.cpu().numpy(), y_pred_cls.cpu().numpy())

这段代码实现了一个计算分类任务准确率的函数。具体来说：

1. 输入参数：
- y_pred：模型的预测结果，是一个形状为(batch_size, n_classes)的张量，其中n_classes表示分类的类别数。
- y_true：真实的标签值，是一个形状为(batch_size,)的张量。

2. 首先通过torch.argmax函数找到每个样本预测结果中概率最大的类别，即将y_pred从(batch_size, n_classes)的张量转换为(batch_size,)的张量。

3. 然后使用nn.Softmax函数对y_pred进行softmax操作，将预测结果转换为概率分布。在这里使用dim=1表示对第二个维度进行softmax操作，即对每个样本的n_classes个类别分别进行softmax。

4. 最后使用sklearn库中的accuracy_score函数计算准确率。需要注意的是，y_true和y_pred_cls都需要先转换为numpy数组，并且在计算准确率前需要将它们转移到CPU上。

总之，这段代码实现了一个计算分类准确率的函数，它将模型的预测结果和真实标签值作为输入，并返回准确率。

if (epoch + 1) % val_interval == 0: model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = torch.tensor([], dtype=torch.float32, device=device) y = torch.tensor([], dtype=torch.long, device=device) for val_data in val_loader: val_images, val_labels = ( val_data[0].to(device), val_data[1].to(device), ) y_pred = torch.cat([y_pred, model(val_images)], dim=0) y = torch.cat([y, val_labels], dim=0) y_onehot = [y_trans(i) for i in decollate_batch(y, detach=False)] y_pred_act = [y_pred_trans(i) for i in decollate_batch(y_pred)] auc_metric(y_pred_act, y_onehot) result = auc_metric.aggregate() auc_metric.reset() del y_pred_act, y_onehot metric_values.append(result) acc_value = torch.eq(y_pred.argmax(dim=1), y) acc_metric = acc_value.sum().item() / len(acc_value) if result > best_metric: best_metric = result best_metric_epoch = epoch + 1 torch.save(model.state_dict(), os.path.join(root_dir, "best_metric_model.pth")) print("saved new best metric model") print( f"current epoch: {epoch + 1} current AUC: {result:.4f}" f" current accuracy: {acc_metric:.4f}" f" best AUC: {best_metric:.4f}" f" at epoch: {best_metric_epoch}" )

这段代码是在训练过程中的一个epoch结束后进行的验证步骤。在每个val_interval的倍数的epoch结束后，模型会进入评估模式(model.eval())，然后用验证集(val_loader)进行验证。

首先，创建了两个空的tensor，y_pred和y，用于存储预测结果和真实标签。

然后，对于每个val_data，将验证图像(val_images)和标签(val_labels)移动到设备上。

接下来，使用模型(model)对验证图像进行预测，并使用torch.cat将每个batch的预测结果和真实标签拼接在一起，以便计算整个验证集上的指标。

然后，对于y_onehot和y_pred_act，分别对其进行转换操作，具体实现可能在其他地方。

然后，使用auc_metric计算AUC指标，并将结果添加到metric_values列表中。

接着，计算准确率指标(acc_metric)，首先使用argmax函数找到每个预测结果的最大值所在的索引，然后使用torch.eq函数将预测结果与真实标签进行比较，得到一个布尔值的tensor，最后将预测正确的个数求和并除以总样本数来计算准确率。

如果当前AUC指标比之前的最佳指标(best_metric)要好，则更新best_metric和best_metric_epoch，并保存模型参数到best_metric_model.pth文件中。

最后，打印当前epoch的信息，包括当前epoch的AUC指标、准确率、最佳AUC指标及其所在的epoch。