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]解释每行代码含义

- 第一行代码：创建一个名为y的张量，它包含两个元素0和2。这个张量的形状是(2,)，也就是一维张量。
- 第二行代码：创建一个名为y_hat的张量，它包含2行3列的tensor，即2个概率向量，每个向量有3个元素。这个张量的形状是(2,3)，也就是二维张量。
- 第三行代码：对y_hat进行索引，取出第0行和第1行，并在每一行中选出对应y中的元素作为索引，即y[0]=0，y[1]=2。最终得到一个一维张量，包含了y_hat中对应位置的元素，即torch.tensor([0.1, 0.5])。

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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]

这是一个索引操作，它会得到一个长度为2的tensor，其值分别为0.6和0.5。具体来说，y表示需要取出每个样本对应的类别，例如y[0]表示第一个样本的类别为0，y[1]表示第二个样本的类别为2。而y_hat则表示模型对每个类别的打分，例如y_hat[0]表示模型对第一个样本属于类别0、1、2的打分分别为0.1、0.3、0.6。因此，y_hat[[0, 1], y]表示需要取出两个样本对应类别的打分，即第一个样本属于类别0的打分0.1和第二个样本属于类别2的打分0.5。