test_pred[:, sn] = pred 这串代码有问题吗

这行代码可能存在问题。

首先，需要知道 `test_pred` 和 `pred` 的具体含义。通常情况下，它们都是 NumPy 数组，用于存储模型在测试数据上的预测结果。

然后，需要明确 `sn` 的含义。如果 `sn` 是一个整数，那么它代表的是列的索引，即将 `pred` 的结果存储到 `test_pred` 的第 `sn` 列中。

但是，如果 `test_pred` 和 `pred` 的形状不匹配，那么这行代码就会出现错误。例如，如果 `test_pred` 是一个二维数组，形状为 `(n_samples, n_features)`，而 `pred` 是一个一维数组，形状为 `(n_samples,)`，那么将 `pred` 的结果存储到 `test_pred` 的第 `sn` 列中就会出现维度不匹配的错误。

因此，在使用此代码之前，需要确保 `test_pred` 和 `pred` 的形状匹配，并且 `sn` 的值在合理范围内。

相关问题

sed_frame_pred = pred_sed[frame_cnt] doa_frame_gt_x = gt[frame_cnt][:nb_sed][sed_frame_pred == 1] doa_frame_gt_y = gt[frame_cnt][nb_sed:2*nb_sed][sed_frame_pred == 1] doa_frame_gt_z = gt[frame_cnt][2*nb_sed:][sed_frame_pred == 1] doa_frame_pred_x = pred[frame_cnt][:nb_sed][sed_frame_pred == 1] doa_frame_pred_y = pred[frame_cnt][nb_sed:2*nb_sed][sed_frame_pred == 1] doa_frame_pred_z = pred[frame_cnt][2*nb_sed:][sed_frame_pred == 1] for cnt in range(nb_src_pred_list[frame_cnt]): doa_loss_pred += np.sqrt( (doa_frame_gt_x[cnt] - doa_frame_pred_x[cnt]) ** 2 + (doa_frame_gt_y[cnt] - doa_frame_pred_y[cnt]) ** 2 + (doa_frame_gt_z[cnt] - doa_frame_pred_z[cnt]) ** 2 ) doa_loss_pred_cnt += 1

这段代码是用Python编写的，用于计算声源定位（DOA）误差的损失函数。其中，`pred_sed`是预测的声学事件检测（SED）结果，`gt`是真实的SED结果，`pred`是预测的DOA结果。`nb_sed`是SED结果中声源的数量。`frame_cnt`是当前处理的帧数。

首先，通过`pred_sed`获取当前帧中检测到的声源的位置。然后，根据SED结果，从`gt`和`pred`中提取出对应的DOA结果。接下来，通过循环计算所有预测的声源的DOA误差，其中`nb_src_pred_list[frame_cnt]`表示当前帧中预测的声源数量。

在循环中，首先计算当前声源的DOA误差，并加到`doa_loss_pred`中。然后，将声源的数量加1，并继续处理下一个声源。最终，通过`doa_loss_pred_cnt`除以声源数量，得到平均的DOA误差。

def test(): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad: for data in test_loader: x, y =data y_pred = model(x) _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1) total += y.size(0) correct += (predicted == y).sum().item() print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 *correct/total))

这段代码存在一个语法错误，在第 4 行应该调用 `torch.no_grad()` 方法而不是 `torch.no_grad` 属性。`torch.no_grad()` 方法是一个上下文管理器，它使得在该上下文中计算的所有张量都不会被跟踪梯度，从而提高了计算效率。

正确的代码应该是：

def test():
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            x, y = data
            y_pred = model(x)
            _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1)
            total += y.size(0)
            correct += (predicted == y).sum().item()
    print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 * correct/total))

注意，在 `with` 语句中调用 `torch.no_grad()` 方法之后，所有在该上下文中计算的张量都不会被跟踪梯度，这有助于提高计算效率。然而，如果需要计算梯度，则需要退出该上下文并调用 `backward()` 方法。