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]中y_hat是如何索引的

y_hat[[0, 1], y]是利用了Tensor的高级索引（advanced indexing）功能，在y_hat矩阵的第一维中选择索引为[0,1]的两个元素，而在第二维中，选择与y中对应位置的数值相等的元素。因此，y_hat[[0, 1], y]实际上是选择了y_hat矩阵中第1行的第0列元素和第2行的第2列元素，即[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。