pred[torch.arange(B), label][pred_true]代表什么
时间: 2023-10-30 14:04:52 浏览: 76
pred是一个大小为(B, C)的矩阵,其中B是batch size,C是分类数目。label是一个大小为(B,)的向量,其中每个元素是一个0到C-1之间的整数,表示对应样本的真实标签。pred_true是一个大小为(B,)的布尔向量,表示每个样本是否被预测正确。torch.arange(B)返回一个大小为(B,)的向量,其中每个元素是从0到B-1的整数。因此,pred[torch.arange(B), label]表示每个样本在pred中对应真实标签的预测得分。pred_true是一个大小为(B,)的布尔向量,pred_true[i]表示第i个样本是否预测正确。因此,pred[torch.arange(B), label][pred_true]表示在预测正确的样本中,每个样本对应真实标签的预测得分。
相关问题
def __call__(self, pred, label): B = len(label) pred_shape = pred.shape repeat = pred.shape[1]//3200 pred = pred.view(pred_shape[0]*repeat, pred_shape[1]//repeat) label = torch.stack([label]*repeat, dim=1).view(B*repeat) B = len(label) pred = self.model(pred) max_data, max_idx = torch.topk(pred, k=2, dim=1) pred_true = max_idx[:,0]==label pred_false = max_idx[:, 0] != label loss_true = pred[torch.arange(B), label][pred_true]-pred[torch.arange(B), max_idx[:, 1]][pred_true]+self.margin loss_true = torch.sum(loss_true.mul(self.mul))/(len(loss_true)+1e-5) loss_false = (pred[torch.arange(B), label][pred_false]-pred[torch.arange(B), max_idx[:,0]][pred_false]+self.margin) loss_false = loss_false[loss_false>0] loss_false = torch.sum(loss_false.mul(self.mul))/(len(loss_false)+1e-5) loss = loss_true + loss_false return loss
这段代码定义了一个类的 __call__ 方法,用于计算模型的损失函数。其中传入的参数 pred 是模型的预测结果,label 是真实标签。首先计算 Batch size B 和预测结果的形状 pred_shape,然后根据 repeat 变量将预测结果 pred 和标签 label 进行重复,以便与原始的输入数据形状匹配。然后将预测结果 pred 输入到模型 self.model 中进行计算,得到模型输出 pred。接着使用 torch.topk() 函数找到每个样本中预测概率最大的两个类别的索引 max_idx,以及对应的预测概率 max_data。然后分别计算预测正确的样本的损失和预测错误的样本的损失。对于预测正确的样本,损失等于模型输出中对应类别的预测概率减去次大的预测概率加上 margin,并且将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_true。对于预测错误的样本,只有当模型对正确类别的预测概率小于次大的预测概率加上 margin 时才计算损失,并将所有样本的损失相加并除以样本数得到平均损失 loss_false。最后将 loss_true 和 loss_false 相加得到总的损失 loss,并返回该值作为模型的训练目标。
pred=torch.sigmoid(pred)
This line of code applies the sigmoid function to the tensor or variable 'pred'. The sigmoid function is a common activation function used in neural networks that maps any input value to a value between 0 and 1. It is often used to convert the output of a model into probabilities or to squash the output of a model into a range that is easier to work with.
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