``` probs.argmax(dim=1).cpu().numpy().tolist() ```
时间: 2024-06-15 16:04:37 浏览: 4
这段代码的作用是将一个PyTorch张量(`probs`)中每一行的最大值的索引提取出来,并将结果转换为一个Python列表。
逐行解释代码如下:
1. `probs.argmax(dim=1)`:这一部分代码使用`argmax`函数找到每一行中的最大值的索引。`dim=1`表示在每一行中进行操作。
2. `.cpu()`:这一部分代码将张量从GPU内存移动到CPU内存。这是因为在GPU上进行计算后,需要将结果移回CPU才能进行进一步的处理。
3. `.numpy()`:这一部分代码将张量转换为NumPy数组。NumPy是一个常用的数值计算库,可以方便地进行数组操作。
4. `.tolist()`:这一部分代码将NumPy数组转换为Python列表。这是因为NumPy数组和Python列表在某些操作上有所不同,如果需要使用Python列表的特定功能,可以将NumPy数组转换为Python列表。
综上所述,该代码的作用是将PyTorch张量中每一行的最大值的索引提取出来,并将结果转换为一个Python列表。
相关问题
nll_loss = -logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1))
这段代码是使用负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss)来计算多标签分类问题的损失。
首,`logprobs`是模型预测的结果,它是一个张量,形状为(batch_size, num_labels),其中`batch_size`是批量的大小,`num_labels`是标签的数量。`logprobs`中的每个元素表示模型对每个标签的预测概率的对数值。
`target`是真实标签,它是一个张量,形状为(batch_size,),其中每个元素表示样本的真实标签。这里使用了`unsqueeze(1)`将`target`的维度从(batch_size,)变为(batch_size, 1),以便与`logprobs`进行广播操作。
`gather()`函数根据索引从`logprobs`中选择对应位置的预测概率,并返回一个新的张量。其中,`dim=-1`表示在最后一个维度上进行索引操作,也就是在每个样本的预测概率中选择对应的标签预测概率。
最后,使用负对数似然损失函数将所选的预测概率计算为对数值,并返回一个具有相同形状的张量作为损失。这个损失张量将用于计算模型的总损失。
需要注意的是,这段代码仅计算了单个样本的损失,如果要计算整个批量的损失,还需要将每个样本的损失进行平均或求和,具体取决于你的需求。
def sample_probs(probs, temperature=1.0, top_p=0.85): sorted_probs = np.sort(probs)[::-1] cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs) cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)] probs[probs < cutoff] = 0 probs = probs**(1/temperature) return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))
这段代码定义了一个名为 `sample_probs` 的函数,用于根据概率分布进行采样。下面是对代码的逐行讲解:
1. `sorted_probs = np.sort(probs)[::-1]`: 这行代码将给定的概率数组 `probs` 进行排序,并且倒序排列。
2. `cumulative_probs = np.cumsum(sorted_probs)`: 这行代码计算了累积概率数组,即将排序后的概率数组进行累加。
3. `cutoff = sorted_probs[np.argmax(cumulative_probs > top_p)]`: 这行代码找到了累积概率超过给定阈值 `top_p` 的最大概率值,将其作为截断点。
4. `probs[probs < cutoff] = 0`: 这行代码将低于截断点的概率值置为0,剩下的概率值保持不变。
5. `probs = probs**(1/temperature)`: 这行代码将概率值按照给定的温度值进行指数变换。
6. `return np.random.choice(a=len(probs), p=probs/np.sum(probs))`: 这行代码使用经过处理后的概率分布进行采样,返回一个在0到`len(probs)`之间的整数值,作为采样结果。
总结来说,这个函数的作用是根据给定的概率分布进行采样。首先,将概率数组进行排序,并计算累积概率。然后,根据给定的阈值截断概率分布,将低于阈值的概率置为0。接着,根据给定的温度值对概率进行指数变换。最后,根据处理后的概率分布进行采样,返回一个整数值作为采样结果。
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