predicted probs.extend

predicted probs.extend是一个Python中的函数，用于扩展或添加预测概率列表。

它的作用是将一个或多个概率列表添加到另一个已有的预测概率列表中，以便将它们合并在一起。这个函数可以用于机器学习中的分类问题，其中我们需要预测每个类别的概率。

具体来说，predicted probs.extend函数接受一个或多个概率列表作为参数，并将它们添加到已有的预测概率列表中。这个函数会按照添加的顺序将新的概率列表添加到原有列表的末尾。

通过使用predicted probs.extend函数，我们可以将多个模型的预测结果进行集成。例如，如果我们有多个分类模型对相同的数据进行了预测，我们可以将它们的预测结果的概率列表通过predicted probs.extend函数合并在一起，得到一个更全面的预测结果。

总之，predicted probs.extend函数是用于扩展或添加预测概率列表的一个方便的Python函数，可以用于将多个预测结果的概率列表合并在一起，从而得到更完整的预测结果。

相关问题

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。

confidence=outputs[predicted].item()

这行代码是将模型输出中对应预测结果的置信度值提取出来，存储在变量`confidence`中。其中，`outputs`是模型对输入进行前向推理后得到的输出结果，`predicted`是预测结果的索引。`.item()`方法是将张量（tensor）类型的数据转换成 Python 基本数据类型，例如将张量转换为浮点数。因此，`confidence`中存储的是一个浮点数，表示模型对预测结果的置信度。