python中torch.argmax

时间: 2024-05-04 12:17:43 浏览: 135
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在 PyTorch 中，`torch.argmax` 函数用于返回 tensor 中的最大值的索引。该函数的语法如下： ```python torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) ``` 其中， - `input`：输入 tensor。 - `dim`：在哪个维度上计算最大值，默认为 None，即在整个 tensor 中计算。 - `keepdim`：是否保持输出 tensor 的维度和输入 tensor 的维度相同，默认为 False。 返回值为一个新的 tensor，其形状与输入 tensor 在指定维度上缩小一维。
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1. RandomForestClassifier是sklearn中的分类模型，不是PyTorch中的模型，因此无法用load_state_dict方法加载模型权重。需要使用sklearn提供的模型保存和加载方法。 2. 在使用PyTorch进行模型推理时，需要将...

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torch.argmax() 函数只能接受 Tensor 类型作为输入，而不是字符串。 为了解决这个问题，您需要确保 start_scores 是一个 Tensor 对象。在使用 BertForQuestionAnswering 模型进行预测时，输出的 start_...

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def test(): 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) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(predicted)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred[most_common_index] #print("val_pred中出现次数最多的值是:", most_common_value.item()) return most_common_value.item() #return predicted if __name__ == '__main__': #startTime = time.time() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() #endTime = time.time() #print("GPU耗时： ", endTime - startTime) print(recognize) 出现“only one element tensors can be converted to Python scalars”，出现的原因以及怎么修改

most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(predicted)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred[most_common_index] if most_common_value.numel() == 1: return most_common_value....

def test(): 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) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 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] return most_common_value.item() #return predicted if __name__ == '__main__': #startTime = time.time() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() #endTime = time.time() #print("GPU耗时： ", endTime - startTime) print(recognize) 出现“"bincount_cpu" not implemented for 'Float'” 怎么修改

你可以使用torch.argmax()函数找到val_pred中出现次数最多的元素的索引，然后使用该索引从val_pred中获取对应的值。下面是修改后的代码： python import torch def test(): with torch.no_grad(): for ...

import torch from transformer import CutTaskModel,PositionalEncoding model=CutTaskModel() model= torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt') src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]]) # tgt从<bos>开始，看看能不能重新输出src中的值 tgt = torch.LongTensor([[0]]) # 一个一个词预测，直到预测为<eos>，或者达到句子最大长度 for i in range(20): # 进行transformer计算 out = model(src, tgt) # 预测结果，因为只需要看最后一个词，所以取out[:, -1] predict = model.predictor(out[:, -1]) # 找出最大值的index y = torch.argmax(predict, dim=1) # 和之前的预测结果拼接到一起 tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1) # 如果为<eos>，说明预测结束，跳出循环 if y == 1: break print(tgt) 这是源代码

在你的代码中，出现了一个错误。... y = torch.argmax(predict, dim=1) tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1) if y == 1: break print(tgt) 这样修改后，应该能够解决你遇到的问题。

In[164], line 64 62 pred = torch.argmax(y, dim=1) 63 # print(int(f.strip('.bmp')), int(pred)) ---> 64 answer.append((int(f.strip('.bmp')), int(pred))) 65 # 排序 66 answer = sorted(answer, key=lambda a: a[0]) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'test\\0_7'

python import re # ... match = re.search(r'\d+', f) # 提取文件名中的数字 file_num = int(match.group()) # 将提取到的数字转换为整数 answer.append((file_num, int(pred))) 这段代码将使用正则...

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