with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input)获取训练所得val_pred 中出现次数最多的值
时间: 2024-04-17 13:25:06 浏览: 170
pytorch 模型的train模式与eval模式实例
你可以使用torch中的torch.argmax()函数来获取张量中出现次数最多的值。在你的代码中,你可以使用torch.argmax()函数来计算val_pred中出现次数最多的值的索引,然后使用该索引从val_pred中获取对应的值。下面是一个示例代码:
```python
import torch
# 示例的val_pred张量
val_pred = torch.tensor([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
# 计算出现次数最多的值的索引
most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred))
# 获取出现次数最多的值
most_common_value = val_pred[most_common_index]
# 打印结果
print("val_pred中出现次数最多的值是:", most_common_value.item())
```
运行以上代码,输出结果将会是:
```
val_pred中出现次数最多的值是: 4
```
这样你就成功获取了训练所得val_pred中出现次数最多的值。请注意,这个示例假设val_pred是一个整数张量。如果val_pred是一个浮点数张量,你可能需要先将其转换为整数类型再进行计算。
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