y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[[0.1, 0.3, 0.6],[4,5,6]], [[1,2,3],[0.3, 0.2, 0.5]]]) y_hat[[1,1], [0,0]]

在这个例子中，y是一个形状为的一维张量，其中包含两个元素0和2。而y_hat是一个形状为[2, 2, 3]的三维张量，其中包含两个2x3的矩阵。
y_hat[[1,1], [0,0]]的意思是从y_hat中选择两个元素，第一个元素来自第二个矩阵的第一行（[1,1]）和第一个矩阵的第一行（[0,0]）。因此，结果是一个形状为[2, 3]的二维张量，包含第二个矩阵的第一行和第一个矩阵的第一行。具体来说，结果为tensor([[1., 2., 3.],[0.1, 0.3, 0.6]])。

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解释y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])

这段代码中，y和y_hat是两个张量（tensor）对象。y是一个一维张量，包含两个元素0和2。y_hat是一个二维张量，其中每一行都代表一个样本的预测结果，共有两行，即两个样本。每一行有三个数字，分别表示该样本属于三个类别的概率。例如，对于第一个样本，其属于第一类的概率为0.1，属于第二类的概率为0.3，属于第三类的概率为0.6。我们可以使用其与真实标签y计算损失函数，以衡量模型的训练效果。

y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]]) y_hat[[0, 1], y]

这段代码的作用是根据 y 和 y_hat 计算出每个样本对应正确类别的预测概率值，结果为 tensor([0.1000, 0.5000])。

具体来说，y 是一个大小为 2 的一维张量，其中包含两个样本的真实标签类别。y_hat 是一个大小为 2x3 的二维张量，其中包含两个样本在三个类别上的预测概率值。y_hat[[0, 1], y] 的操作相当于取 y_hat 中第 1 行和第 2 行（即两个样本）在 y 中对应的类别所在列上的元素，即 y_hat[0, 0] 和 y_hat[1, 2]，得到一个大小为 2 的一维张量。这个张量中的第 i 个元素就是第 i 个样本对应正确类别的预测概率值。