torch.softmax与argmax

时间: 2023-10-19 16:05:33 浏览: 51
在PyTorch中，torch.nn.functional.softmax和torch.softmax都是用于进行softmax操作的函数。 torch.nn.functional.softmax是torch中的一个函数，在torch.nn.functional模块中实现。它接受一个输入张量和一个可选的dim参数，用于指定在哪个维度上计算softmax，默认为最后一个维度。此函数返回一个与输入张量形状相同的张量，其中每个元素都是对应位置的输入元素经过softmax函数计算后的结果。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* [PyTorch学习笔记 —— Softmax函数](https://blog.csdn.net/ProQianXiao/article/details/102893139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [torch.softmax()和torch.argmax()](https://blog.csdn.net/weixin_47516566/article/details/130247892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解

torch.max() 1. torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值。 例如： >>> si=torch.randn(4,5) >>> print(si) tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064], [-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0....

outputs = torch.argmax(torch.softmax(outputs, dim=1), dim=1, keepdim=True)什么意思

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，...

with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

4. predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()：根据概率值选择最可能的类别，并将其转换为 NumPy 数组形式。 5. print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy())：根据预测结果输出...

with torch.no_grad():#结构内的不再反串梯度 # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()

with torch.no_grad()是一个上下文管理器，用于在PyTorch中禁用梯度计算。在这个上下文中，所有的计算都不会被记录在计算图中，也不会对模型参数进行更新。这个上下文通常用于测试模型或者在模型参数已经确定的情况...

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() # 获取预测的类别 # 输出预测结果以及对应的概率，并显示图片 print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

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())

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...

解释这段代码for ind in range(image.shape[0]): slice = image[ind, :, :] x, y = slice.shape[0], slice.shape[1] slice = zoom(slice, (256 / x, 256 / y), order=0) input = torch.from_numpy(slice).unsqueeze( 0).unsqueeze(0).float().cuda() net.eval() with torch.no_grad(): if FLAGS.model == "unet_urpc": out_main, _, _, _ = net(input) else: out_main = net(input) out = torch.argmax(torch.softmax( out_main, dim=1), dim=1).squeeze(0) out = out.cpu().detach().numpy() pred = zoom(out, (x / 256, y / 256), order=0) prediction[ind] = pred

随后，通过对主要预测结果进行softmax操作，使用torch.argmax()取出预测类别的索引，并使用squeeze(0)去除第0维的大小为1的维度。 接下来，将预测结果移动到CPU上，并将其转换为NumPy数组。 最后，使用zoom()...

logits = torch.norm(out, dim=-1) pred = torch.eye(10).to(device).index_select(dim=0, index=torch.argmax(logits, dim=1))

这是一个基于 PyTorch 的分类模型的预测代码，其中 logits 是模型输出的未经 softmax 处理的预测值，torch.norm 函数用于计算每个样本的预测值向量的 L2 范数，torch.argmax 函数用于找到每个样本预测值向量中最大值...

这段代码的作用是什么 for idx in range(seq.size(1)): # produce a word at each step outputs = model(prompt,user, item, text, None) last_token = outputs.logits[:, -1, :] # the last token, (batch_size, ntoken) word_prob = torch.softmax(last_token, dim=-1) token = torch.argmax(word_prob, dim=1, keepdim=True) # (batch_size, 1), pick the one with the largest probability text = torch.cat([text, token], 1) # (batch_size, len++) ids = text[:, 1:].tolist() # remove bos, (batch_size, seq_len) idss_predict.extend(ids)

这段代码的作用是对一个序列的第二维进行循环遍历，其中seq是一个Tensor类型的序列。具体操作是通过range()函数来生成一个从0到seq.size(1)-1的整数序列，然后用for循环依次遍历这个整数序列中的每一个元素，将其...

user, item, _, seq, _ = data.next_batch() # data.step += 1 user = user.to(device) # (batch_size,) item = item.to(device) text = seq[:, :1].to(device) # bos, (batch_size, 1) for idx in range(seq.size(1)): # produce a word at each step outputs = model(user, item, text, None) last_token = outputs.logits[:, -1, :] # the last token, (batch_size, ntoken) word_prob = torch.softmax(last_token, dim=-1) token = torch.argmax(word_prob, dim=1, keepdim=True) # (batch_size, 1), pick the one with the largest probability text = torch.cat([text, token], 1) # (batch_size, len++) ids = text[:, 1:].tolist() # remove bos, (batch_size, seq_len) idss_predict.extend(ids) text = torch.cat([text, token], 1)

这是一行Python代码，其中data是一个数据集对象，next_batch()是数据集对象的一个方法，用于获取下一批数据。这行代码将返回一个元组，其中包含五个变量：user、item、_、seq和_。其中user和item是表示用户和物品的...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if name == 'main': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵，

predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() y_true.append(class_indict[os.path.basename(root)]) y_pred.append(predict_cla) # plot confusion matrix cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) fig, ax...

jieshixi解释下B = out.size(0)//p # repeat重复指定维度 hidden = self.rnn(out, hidden.repeat(p,1,1,1)) labels = torch.softmax(self.classifier(hidden), 1) labels = labels.reshape(p, B, self.classes, self.ggridsz**2) # (p，64，10，49) 预测出的labels # ent(p，64，49) ent = (- labels * torch.log(labels)).sum(-2) # ent=-x*log(x)[log以e为底],sum(-2)是以-2维度相加 # cent(p，64，49) pastp是没有rnn之前的概率上面一行的labels是rnn之后的概率 cent = (- labels * torch.log(pastp[None,:,:,None])).sum(-2) kld = (cent - ent).mean(0) # (64，49) kld[mask.reshape(B, self.ggridsz**2)] = -100 locmax = kld.argmax(-1) loc = torch.stack([locmax//self.ggridsz, locmax%self.ggridsz],-1) kld = kld.reshape(B, 1, self.ggridsz, self.ggridsz)

这段代码中，out.size(0)表示out张量的第一个维度的大小，即张量的batch size。//表示整除运算符，p为一个整数。因此，B = out.size(0)//p表示将batch size除以p，得到的结果向下取整，赋值给变量B。

import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils. data import DataI oader 补全代码

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:....

torch softmax 分类器模型

然后，我们可以使用argmax()函数来找到具有最高概率的类别。 最终，softmax分类器模型是一种简单但有效的分类器模型，可用于许多机器学习任务。在PyTorch中，构建和训练该模型非常容易，并且可以使用其强大的GPU...

pytorch中softmax怎么用

在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.softmax()函数来进行softmax操作。该函数的输入是一个张量，输出是一个与...如果需要将softmax输出转换为类别标签，可以使用torch.argmax()函数来获取最大概率值所在的索引。

上面这段代码中，foward函数输出的是独热类型数据，因此会在argmax处报错，请问应该如何更改？

你可以将 forward 函数的输出改为每个类别的概率分布，然后在 argmax 处使用 torch.max 函数获取预测的类别，例如： python class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__...

from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(name) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.json['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if name == 'main': app.run()这个是我的py代码，同一文件夹下，有一个html代码，叫做classify.html，代码如下：<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> BERT文本分类 <form> <label for="text">请输入文本：</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form> <script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({text: text}) }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML = 分类结果：${data.result}; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML = 出错了：${error.message}; }); }); </script> </body> </html>，请问为什么打开后有问题呢，帮我解决一下，优化下代码

predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'...

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