mask_pro_label = torch.mul(label, mask_labels) pos_lab= torch.mul(pre_label, mask_pro_label)#积极标签 neg_label=torch.abs(label-1) mask_neg_label = torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签 neg_l

abel= torch.mul(neg_label, mask_labels) neg_lab= torch.mul(pre_label, mask_neg_label)#消极标签

这段代码是用来生成积极和消极标签的。首先，通过 torch.mul(label, mask_labels) 将原始标签 label 和掩码 mask_labels 相乘，得到积极标签 mask_pro_label。然后，通过 torch.mul(pre_label, mask_pro_label) 将预测标签 pre_label 和积极标签 mask_pro_label 相乘，得到最终的积极标签 pos_lab。

接着，通过 torch.abs(label-1) 将原始标签 label 取反得到消极标签 neg_label。再通过 torch.mul(neg_label, mask_labels) 将消极标签 neg_label 和掩码 mask_labels 相乘，得到消极标签的掩码 mask_neg_label。最后，通过 torch.mul(pre_label, mask_neg_label) 将预测标签 pre_label 和消极标签的掩码 mask_neg_label 相乘，得到最终的消极标签 neg_lab。

相关问题

torch里面怎么输出识别率

在使用 PyTorch 训练模型时，通常需要计算模型在验证集上的识别率。可以按照以下步骤实现：

1. 定义一个函数来计算识别率

def accuracy(output, target, topk=(1,)):
    """
    Computes the precision@k for the specified values of k
    """
    with torch.no_grad():
        maxk = max(topk)
        batch_size = target.size(0)

        _, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)
        pred = pred.t()
        correct = pred.eq(target.view(1, -1).expand_as(pred))

        res = []
        for k in topk:
            correct_k = correct[:k].view(-1).float().sum(0, keepdim=True)
            res.append(correct_k.mul_(100.0 / batch_size))
        return res

2. 在验证集上运行模型并计算识别率

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in val_loader:
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    acc = 100 * correct / total
    print('Accuracy of the network on the validation set: %d %%' % acc)

其中，`val_loader` 是用来加载验证集的 DataLoader 对象，`model` 是已经训练好的模型，`device` 是指定的设备（如 CPU 或 GPU）。

这里使用了 PyTorch 内置的 `torch.max` 函数来获取每个样本预测的最大值，并且使用了 `sum()` 函数来计算预测正确的样本数。最后计算识别率并输出即可。