神经网络torch.max(outputs.data, 1)
时间: 2023-06-09 19:06:09 浏览: 36
这个代码的作用是什么?
这段代码的作用是在torch的输出张量outputs中找到每一行中最大的值,并返回这些最大值所在的位置索引。参数1表示在行方向上找最大值,而参数2则表示返回索引。具体来说,outputs.data是一个二维张量,第一维是批次大小,第二维是输出向量的元素个数。torch.max(outputs.data, 1)将在每一行上查找最大值,并返回每一行最大值所在的位置索引。
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解释下面的代码correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.float(), labels.long() outputs = net(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network: %d %%' % ( 100 * correct / total))
这段代码是用于计算神经网络在测试集上的分类准确率的。
首先,定义了两个变量correct和total,用于记录测试集上分类正确的样本数和总样本数。
然后,使用了with torch.no_grad()来关闭梯度计算,以便加快代码运行速度和减少内存占用。
接着,使用for循环遍历测试集中的每个样本,将输入数据inputs和标签labels传入神经网络net中进行前向传播,并获取输出值outputs。利用torch.max()函数获取输出值outputs每行中最大值和对应的索引,即预测的标签predicted。
再接下来,累加变量total的值,以记录测试集中样本的总数。同时,使用(predicted == labels).sum().item()来统计预测正确的样本数,将其累加到变量correct中。
最后,计算神经网络在测试集上的分类准确率,并打印输出。
需要注意的是,在代码中将inputs转化为float类型,labels转化为long类型,以与神经网络的输入和输出类型相匹配。同时,使用predicted == labels来比较预测值和真实标签是否相同,统计预测正确的样本数。最后计算准确率时,将correct除以total并乘以100,输出百分数形式的准确率。
torch.no_grad
torch.no_grad是一个上下文管理器,用于在PyTorch中禁止梯度计算,并在计算完成后自动启用梯度计算。在该上下文管理器内部,PyTorch将不会记录计算图中的操作,从而减少内存的使用并加快代码的执行速度。通常,当我们进行推断或评估时,我们不需要计算梯度,因此使用torch.no_grad可以提高代码的效率。例如,以下代码将使用torch.no_grad来计算神经网络在测试集上的准确率:
```
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
test_accuracy = 100 * correct / total
print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(test_accuracy))
```