preds = torch.max(outputs, 1)[1]

这行代码是在PyTorch中用来获取模型输出中每个样本的预测结果的索引。具体来说，假设outputs是模型的输出，它的第一维是样本维度，第二维是类别维度，那么torch.max(outputs, 1)将会返回一个元组，第一个元素是每个样本在第二维上的最大值，第二个元素是每个样本在第二维上最大值的索引。因为我们通常只需要知道每个样本最有可能的预测结果，所以我们使用[1]索引取出每个样本的预测结果的索引。最终，preds将会是一个大小为(batch_size,)的张量，其中每个元素表示一个样本的预测结果的索引。

相关问题

_, preds = torch.max(outputs, 1)报错IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

这个错误通常是由于outputs的维度不正确导致的。torch.max()函数的第一个参数应该是一个张量（tensor），其中维度0代表样本数量，维度1代表每个样本的特征数量。因此，如果你想要在输出张量上应用torch.max()函数，你需要确保它是正确的维度。如果outputs的维度不正确，你可以使用torch.squeeze()函数来删除维度为1的维度。例如，如果outputs的维度是(n,1)，你可以使用以下代码修复它：

outputs = torch.squeeze(outputs, dim=1)
_, preds = torch.max(outputs, 1)

这将删除维度1，并将输出张量的维度更改为(n,)。现在，你应该能够成功地应用torch.max()函数。

correct_preds = 0 total_preds = 0 with torch.no_grad(): for data in test_iter: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) total_preds += labels.size(0) correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data)) total_preds = len(labels) accuracy = correct_preds / total_preds

根据您提供的代码，您想计算模型在测试集上的准确率。但是，您在计算正确预测数和总预测数时存在问题。代码中应该将变量 correct_preds 和 total_preds 的赋值语句修改为：

correct_preds += torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds += labels.size(0)

这样才能正确计算模型在测试集上的准确率。另外，您在计算准确率时，应该将总预测数转换为 float 类型，否则准确率将始终为 0。可以使用以下代码计算准确率：

accuracy = correct_preds.float() / total_preds

希望对您有所帮助！