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 10:05:19 浏览: 117
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one hot编码：`torch.Tensor.scatter_()`函数用法详解

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...

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]

- 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...

解释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]

具体来说，y_hat的第0行是[0.1, 0.3, 0.6]，y向量的第0个元素是0，因此选择第0个位置的元素0.1作为输出；y_hat的第1行是[0.3, 0.2, 0.5]，y向量的第1个元素是2，因此选择第2个位置的元素0.5作为输出。 整个操作过程...

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...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])。

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True...

import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

这段代码会报错，因为在对 x 进行...y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x.view(1,-1), y.view(1,-1)), dim = 1) 这里使用了 view 方法将 x 和 y 的维度都转换成 (1, -1)，然后在第二维上进行拼接。

self.beta = torch.tensor(0.0, requires_grad = True)

This line of code creates a scalar tensor with a value of 0.0 and sets the "requires_grad" attribute to True. This means that any computations involving this tensor will be tracked by PyTorch's ...

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。...具体来说，结果为tensor([[1., 2., 3.],[0.1, 0.3, 0.6]])。

time_tensor = torch.tensor(pd.to_datetime(time_series).astype(int).values / 1e9, dtype=torch.float32)

5. torch.tensor(..., dtype=torch.float32) 将浮点数转换为 PyTorch 张量，并指定数据类型为 torch.float32。 这样，你就可以得到一个 PyTorch 张量，其中每个元素代表一个时间戳，单位为秒。

class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确

class_weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device)) 这里的修改是增加了loss_function最后一行中的右括号，将其补全。...

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X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)报错

这个错误通常是由于你的 X_train 数据中包含了非数字类型的数据，导致无法转换为 tensor 类型的数据...X_train_tensor = torch.tensor(X_train) 如果你能提供更多的代码和错误信息，我可以更好地帮助你解决问题。

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

train_labels = torch.LongTensor(train_labels) train_data = train_data.reshape(-1, 1, 20, 26) start_epoch = 1 num_epoch = 1 BATCH_SIZE = 70 Ir = 0.001 classes = ('0', '1', '2', '3', '4', '5') device =...

x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32)

x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32) 这行代码的作用是将 x_train 转换为一个 PyTorch 张量，并且指定数据类型为 torch.float32。torch.as_tensor() 函数将给定的数组或列表转换为张量...

y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])

For the first sample, the predicted probabilities are 0.1 for class 1, 0.3 for class 2, and 0.6 for class 3. For the second sample, the predicted probabilities are 0.3 for class 1, 0.2 for class 2, ...

下面pytorch代码转化为paddlepaddle2.2.2代码： import torch import torch.distributions as tdist def random_noise_levels(): """Generates random noise levels from a log-log linear distribution.""" log_min_shot_noise = np.log(0.0001) log_max_shot_noise = np.log(0.012) log_shot_noise = torch.FloatTensor(1).uniform_(log_min_shot_noise, log_max_shot_noise) shot_noise = torch.exp(log_shot_noise) line = lambda x: 2.18 * x + 1.20 n = tdist.Normal(loc=torch.tensor([0.0]), scale=torch.tensor([0.26])) log_read_noise = line(log_shot_noise) + n.sample() read_noise = torch.exp(log_read_noise) return shot_noise, read_noise def add_noise(image, shot_noise=0.01, read_noise=0.0005): """Adds random shot (proportional to image) and read (independent) noise.""" image = image.permute(1, 2, 0) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format variance = image * shot_noise + read_noise n = tdist.Normal(loc=torch.zeros_like(variance), scale=torch.sqrt(variance)) noise = n.sample() out = image + noise out = out.permute(2, 0, 1) # Re-Permute the tensor back to CxHxW format return out

image = image.permute([1, 2, 0]) # Permute the image tensor to HxWxC format from CxHxW format variance = image * shot_noise + read_noise n = pdist.Normal(loc=paddle.zeros_like(variance), scale=...
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