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
时间: 2024-01-02 16:05:19 浏览: 21
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]
### 回答1:
这段代码会返回一个 tensor,它包含 y_hat 中第 0 行和第 1 行对应于 y 中第 0 个和第 1 个元素的值。具体来说,它会返回 tensor([0.1, 0.5])。
解释如下:
- y 是一个长度为 2 的一维 tensor,包含整数 0 和 2。
- y_hat 是一个形状为 (2, 3) 的二维 tensor,表示两个样本的预测结果,每个样本有三个类别的概率分布。
- 在 y_hat[[0, 1], y] 中,[0, 1] 表示取 y_hat 的第 0 行和第 1 行,而 y 表示取 y 中的值作为索引,因此会分别取 y_hat 的第 0 行和第 1 行的第 0 个和第 2 个元素。
- 最终返回的 tensor([0.1, 0.5]) 就是取出的这两个元素。
### 回答2:
y_hat[[0, 1], y] 表示从 y_hat 中选取的元素。其中,[0, 1] 表示选取 y_hat 中的第一行和第二行,[0, 2] 表示选取每一行中的第一个元素和第三一个元素。
根据上述规则,y_hat[[0, 1], y] 可以转换为:
[0.1, 0.5]
该结果表示从 y_hat 中选取的元素为第一行的第一个元素 0.1 和第二行的第三个元素 0.5。
### 回答3:
y_hat[[0, 1], y]表示从y_hat张量中取出索引为[0, 1]的行,以及索引为y的列对应位置的元素。
根据给定的y和y_hat张量,可以将表达式y_hat[[0, 1], y]展开如下:
y_hat[[0, 1], y] = [y_hat[0, 0], y_hat[1, 2]]
根据索引的规则,第一个索引[0, 1]表示y_hat中的第0行和第1行。第二个索引y表示y_hat中取出的列的位置。
因此,展开后的表达式可以表示为:
y_hat[[0, 1], y] = [0.1, 0.5]
所以,根据给定的y和y_hat张量,可以得到y_hat[[0, 1], y]的结果为[0.1, 0.5]。