y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]]) y_hat[[0, 1], y]怎么理解

这是一个关于PyTorch的张量索引问题。y是一个1维的张量，里面包含两个元素[0, 2]，表示要取y_hat矩阵中第0行和第2行。而y_hat[[0, 1], y]的结果是取y_hat矩阵中第0行和第2行，以及每行中索引为0和索引为2的元素，也就是[0.1, 0.6]和[0.5, 0.5]，返回一个1维张量。

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解释y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])

这段代码中，y和y_hat是两个张量（tensor）对象。y是一个一维张量，包含两个元素0和2。y_hat是一个二维张量，其中每一行都代表一个样本的预测结果，共有两行，即两个样本。每一行有三个数字，分别表示该样本属于三个类别的概率。例如，对于第一个样本，其属于第一类的概率为0.1，属于第二类的概率为0.3，属于第三类的概率为0.6。我们可以使用其与真实标签y计算损失函数，以衡量模型的训练效果。

y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]]) y_hat[[0, 1], y]

这段代码的作用是根据 y 和 y_hat 计算出每个样本对应正确类别的预测概率值，结果为 tensor([0.1000, 0.5000])。

具体来说，y 是一个大小为 2 的一维张量，其中包含两个样本的真实标签类别。y_hat 是一个大小为 2x3 的二维张量，其中包含两个样本在三个类别上的预测概率值。y_hat[[0, 1], y] 的操作相当于取 y_hat 中第 1 行和第 2 行（即两个样本）在 y 中对应的类别所在列上的元素，即 y_hat[0, 0] 和 y_hat[1, 2]，得到一个大小为 2 的一维张量。这个张量中的第 i 个元素就是第 i 个样本对应正确类别的预测概率值。