str(torch.argsort(net(val_input[i,:][None,:].cuda()), descending=True).cpu()[0][0].tolist())j解析一下
时间: 2024-02-12 09:03:21 浏览: 22
这段代码使用了PyTorch深度学习框架的函数和方法,其作用是对一个输入的张量进行排序并返回排序后的索引值。
具体而言,torch.argsort()函数会返回输入张量排序后的索引值,参数descending=True表示返回的索引值按降序排列。
在这段代码中,net是一个PyTorch模型,val_input是一个输入的张量,[i,:][None,:]指的是将第i行的数据转化为一个1行的张量,.cuda()表示将张量移动到GPU上进行计算。
最后,.cpu()[0][0].tolist()将排序后的索引值转化为一个Python列表,其中[0][0]是因为我们只有一个元素,因此可以直接取第一个元素。tolist()是将这个元素转化为一个Python列表的方法。
相关问题
def test(): with torch.no_grad(): for data in valid_loader: val_label, val_input = data val_input = val_input.to(torch.float32) val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device) val_pred = model.forward(x=val_input) _, predicted = torch.max(val_pred, dim=1) # 找到出现次数最多的元素的索引 most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(val_pred)) # 获取出现次数最多的值 most_common_value = val_pred[most_common_index] return most_common_value.item() #return predicted if __name__ == '__main__': #startTime = time.time() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) recognize = test() #endTime = time.time() #print("GPU耗时: ", endTime - startTime) print(recognize) 出现“"bincount_cpu" not implemented for 'Float'” 怎么修改
`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误是因为`torch.bincount()`函数只能用于整数类型的张量,而不能用于浮点数类型的张量。在你的代码中,`val_pred`是一个浮点数类型的张量。
要解决这个问题,你可以将`val_pred`张量转换为整数类型。你可以使用`torch.argmax()`函数找到`val_pred`中出现次数最多的元素的索引,然后使用该索引从`val_pred`中获取对应的值。下面是修改后的代码:
```python
import torch
def test():
with torch.no_grad():
for data in valid_loader:
val_label, val_input = data
val_input = val_input.to(torch.float32)
val_input, val_label = val_input.to(device), val_label.to(device)
val_pred = model.forward(x=val_input)
_, predicted = torch.max(val_pred, dim=1)
# 找到出现次数最多的元素的索引
most_common_index = torch.argmax(torch.bincount(predicted.int()))
# 获取出现次数最多的值
most_common_value = predicted[most_common_index]
return most_common_value.item()
if __name__ == '__main__':
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
recognize = test()
print(recognize)
```
在修改后的代码中,我们将`predicted`张量转换为整数类型(`predicted.int()`),然后使用它来计算出现次数最多的元素。这样,你就可以避免`"bincount_cpu" not implemented for 'Float'`错误,并成功获取出现次数最多的值。
请注意,如果`predicted`张量包含浮点数,你可能需要在使用`torch.argmax()`之前将其转换为整数类型。
x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ids_keep = ids_shuffle[:, :3] x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 3)) 报错 RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor
这个错误是由于torch.gather函数的index参数的维度不匹配导致的。
在你的代码中,x_test是一个形状为[3, 5]的张量,而ids_keep是一个形状为[3, 3]的张量。在torch.gather函数中,index参数的维度应该和input参数的维度一致,或者在某些维度上是1。
要解决这个问题,你可以使用unsqueeze函数在ids_keep张量的最后一个维度上添加一个维度,使其形状变为[3, 3, 1]。这样,再将其通过repeat函数复制到形状为[3, 3, 5],以便和x_test的维度匹配。修改后的代码如下:
```python
x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]])
ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove
ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1)
ids_keep = ids_shuffle[:, :3]
ids_keep = ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1) # 添加一个维度,并复制到和x_test维度相同
x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep)
```
这样修改后,你就可以成功执行torch.gather函数,并得到正确的结果。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)