outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) outputs = np.detch.exp(outputs) / np.sum(np.exp(outputs)) action = np.argmax(outputs) print("分类结果为：动作{}".format(action+1)) 报错RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.怎么改

你可以将 `outputs` 的计算过程中的 `np.exp` 和 `np.sum` 替换为 PyTorch 中的函数，然后使用 `detach()` 方法将 `outputs` 与计算结果的梯度分离，最后再转换为 NumPy 数组。修改后的代码如下：

outputs = model(x)
print(outputs)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
outputs = torch.exp(outputs) / torch.sum(torch.exp(outputs))
action = torch.argmax(outputs)
print("分类结果为：动作{}".format(action+1))
print("分类结果的概率分布为：{}".format(outputs.detach().numpy()))

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_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

这段代码是使用PyTorch框架中的函数，对模型的输出进行处理，得到预测结果。其中，outputs是模型的输出，torch.max函数会返回outputs中每一行中最大值的索引和最大值本身，1表示在每一行中进行比较。最终，predicted保存了每个样本的预测结果。

with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) test_true.extend(labels.numpy()) test_pred.extend(predicted.numpy())

这段代码看起来像是 PyTorch 中用于进行模型测试的代码，其中包含了一个测试数据集的迭代器 test_loader，以及一个模型 model。代码中使用了 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算，因为在测试时不需要进行梯度更新。在迭代测试数据集时，模型将输入数据 inputs 作为输入，计算出模型的输出 outputs，并使用 torch.max() 函数找到输出中最大值的索引作为预测结果 predicted。将真实标签 labels 和预测结果 predicted 分别存储在 test_true 和 test_pred 列表中。最后，这两个列表可以用于计算模型的测试指标，例如准确率、召回率等等。