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

时间: 2024-01-05 10:03:33 浏览: 78
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Pytorch学习之torch用法—-比较操作(Comparison Ops)

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...

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]

而y_hat则表示模型对每个类别的打分，例如y_hat[0]表示模型对第一个样本属于类别0、1、2的打分分别为0.1、0.3、0.6。因此，y_hat[[0, 1], y]表示需要取出两个样本对应类别的打分，即第一个样本属于类别0的打分0.1和...

解释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]

具体来说，y_hat的第0行是[0.1, 0.3, 0.6]，y向量的第0个元素是0，因此选择第0个位置的元素0.1作为输出；y_hat的第1行是[0.3, 0.2, 0.5]，y向量的第1个元素是2，因此选择第2个位置的元素0.5作为输出。 整个操作过程...

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]中y_hat是如何索引的

y_hat[[0, 1], y]是利用了Tensor的高级索引（advanced indexing）功能，在y_hat矩阵的第一维中选择索引为[0,1]...因此，y_hat[[0, 1], y]实际上是选择了y_hat矩阵中第1行的第0列元素和第2行的第2列元素，即[0.1, 0.5]。

merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())

接下来，代码使用 drop() 方法删除 ag_env_scaled 和 dj_env_scaled 列，将其余列作为特征数据 X，而 ag_env_scaled 和 dj_env_scaled 列则组成目标数据 y。 然后，代码使用 train_test_split() ...

train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) val_data_tensor = torch.stack(val_data_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor)

然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接，得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor，其中 num_samples 是样本数，input_dim 是每个样本的...

import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

这段代码会报错，因为在对 x 进行...y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x.view(1,-1), y.view(1,-1)), dim = 1) 这里使用了 view 方法将 x 和 y 的维度都转换成 (1, -1)，然后在第二维上进行拼接。

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True...

解释下x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32) y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32) 并解释下为什么要转换为PyTorch张量

这是将变量x和y转换为PyTorch张量的代码。PyTorch是一个深度学习框架，它使用张量作为主要的数据结构。张量是一种多维数组，可以用来表示向量、矩阵、张量等数据类型。通过将x和y转换为PyTorch张量，可以在PyTorch中...

# Create tensors. x = torch.tensor(1., requires_grad=True) w = torch.tensor(2., requires_grad=True) b = torch.tensor(3., requires_grad=True) # Build a computational graph. y = w * x + b # y = 2 * x + 3 # Compute gradients. y.backward() # Print out the gradients. print(x.grad) # x.grad = 2 print(w.grad) # w.grad = 1 print(b.grad) # b.grad = 1

这段代码使用 PyTorch 创建了三个张量 x、w 和 b，并将它们的 requires_grad 属性设置为 True，以便计算梯度。然后，使用这些张量构建了一个计算...这是因为 y 对 w 和 b 的梯度都是 1，而 y 对 x 的梯度是 w，即 2。

y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[[0.1, 0.3, 0.6],[4,5,6]], [[1,2,3],[0.3, 0.2, 0.5]]]) y_hat[[1,1], [0,0]]

在这个例子中，y是一个形状为的一维张量，其中包含两个元素0和2。而y_hat是一个形状为[2, 2, 3]的三维张量，其中包含两个2x3的矩阵。...具体来说，结果为tensor([[1., 2., 3.],[0.1, 0.3, 0.6]])。

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

2. 模型定义部分：实例化一个LeNet-5网络模型； 3. 损失函数和优化器的定义：定义交叉熵损失函数和SGD优化器； 4. 模型训练部分：使用DataLoader对训练集进行批处理和打乱操作，并进行多轮迭代训练，每一轮迭代都...

class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确

class_weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device)) 这里的修改是增加了loss_function最后一行中的右括号，将其补全。...

def _to_tensor(self, datas): x = torch.LongTensor([_[0] for _ in datas]).to(self.device) y = torch.LongTensor([_[1] for _ in datas]).to(self.device) # pad前的长度(超过pad_size的设为pad_size) seq_len = torch.LongTensor([_[2] for _ in datas]).to(self.device) mask = torch.LongTensor([_[3] for _ in datas]).to(self.device) return (x, seq_len, mask), y

这段代码是将输入数据转换成 PyTorch Tensor 的形式，其中包括输入数据的序列（x）、序列的长度（seq_len）、mask矩阵（mask）和标签（y）。具体来说，该函数的输入是一个数据集 datas，其中每个数据点由四个元素...
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