Y.argmax(dim=2)

时间: 2023-12-07 17:03:35 浏览: 70
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np.argmax()函数用法解析——通俗易懂

这是一个 PyTorch 的函数，它的作用是返回一个张量在第二个维度上的最大值的索引。具体来说，假设 Y 是一个形状为 (batch_size, seq_len, num_classes) 的张量，那么 Y.argmax(dim=2) 返回一个形状为 (batch_size, seq_len) 的张量，其中每个元素都是对应位置上第二个维度的最大值的索引。这通常用于在多分类任务中，根据模型输出的概率分布确定每个样本的类别。
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dim.js 是与 配套使用的前端模块管理框架，dim 通过 release 环节将计算出的模块列表、别名、依赖关系、配置等信息传递给 dim.js，由 dim.js 负责运行时的模块加载、合并请求、缓存等工作。 主要 API 说明 require....

y.argmax(dim=2

具体来说，假设 Y 是一个形状为 (batch_size, seq_len, num_classes) 的张量，那么 Y.argmax(dim=2) 返回一个形状为 (batch_size, seq_len) 的张量，其中每个元素都是对应位置上第二个维度的最大值的索引。...

解释代码def accuracy(y_pred, y_true): y_pred_cls = torch.argmax(nn.Softmax(dim=1)(y_pred), dim=1).data return accuracy_score(y_true.cpu().numpy(), y_pred_cls.cpu().numpy())

2. 首先通过torch.argmax函数找到每个样本预测结果中概率最大的类别，即将y_pred从(batch_size, n_classes)的张量转换为(batch_size,)的张量。 3. 然后使用nn.Softmax函数对y_pred进行softmax操作，将预测结果转换...

(y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item()

具体来说，y_hat.argmax(dim=1) 返回一个大小为 (batch_size,) 的张量，代表 y_hat 在每行上得分最高的类别标签。然后 (y_hat.argmax(dim=1) == y) 返回一个大小为 (batch_size,) 的张量，代表预测标签与真实标签...

(y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item()这段代码中的.item()是什么意思

在 PyTorch 中，当我们执行某些操作并得到一个张量时，这个张量可能包含很多信息，例如其形状、数据类型等。在很多情况下，我们只需要获取张量中的具体数值，而不需要保留其他信息。这时，我们可以使用 .item() ...

解释一下acc_sum + = (net(X.to(device)).argmax(dim=1) == y.to(device)).float().sum().cpu().item()

这里使用了 argmax(dim=1) 函数来获取预测结果的类别，== 符号来比较预测结果和标签，最终得到一个长度为 batch_size 的布尔数组。 4. 将上一步得到的布尔数组转换成浮点数，并对其进行求和。这里使用了 float...

y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1)

这是一个关于 PyTorch 深度学习框架中的代码问题，我可以回答。这行代码的作用是对 y_pred 进行 argmax 操作，返回每个样本预测的最大值所在的索引。dim=1 表示在第二个维度上进行操作。

argmax(dim=1)==y什么意思

假设argmax(dim=1)返回的结果为tensor([0, 2, 1, 1])，表示第一行最大值的索引是0，第二行最大值的索引是2，第三行最大值的索引是1，第四行最大值的索引是1。 y是与argmax(dim=1)进行比较的另一个张量或数组。如果...

def train(): optimizer = torch.optim.Adam(mode1.parameters()lr=1e-4) 1oss_fun = torch.nn.CrossEntropyLoss() model.train() for epoch in range(100): for (x, y),i in enumerate(1oader): out = model(x) 1oss = 1oss_fun(out,y) 1oss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() if epoch % 20==0: acc = (out.argmax(dim=1) == y).sum().item() / 1en(y) print(epoch, 1oss. item()，acc) tensor.save(model,'model/3.model') train()

这段代码是一个用于训练模型的函数。它使用Adam优化器和交叉熵损失函数来训练模型。在每个epoch中，它遍历数据加载器并计算模型的输出和损失。然后使用反向传播和优化器来更新模型的参数。每隔20个epoch，它会打印...

if (epoch + 1) % val_interval == 0: model.eval() with torch.no_grad(): y_pred = torch.tensor([], dtype=torch.float32, device=device) y = torch.tensor([], dtype=torch.long, device=device) for val_data in val_loader: val_images, val_labels = ( val_data[0].to(device), val_data[1].to(device), ) y_pred = torch.cat([y_pred, model(val_images)], dim=0) y = torch.cat([y, val_labels], dim=0) y_onehot = [y_trans(i) for i in decollate_batch(y, detach=False)] y_pred_act = [y_pred_trans(i) for i in decollate_batch(y_pred)] auc_metric(y_pred_act, y_onehot) result = auc_metric.aggregate() auc_metric.reset() del y_pred_act, y_onehot metric_values.append(result) acc_value = torch.eq(y_pred.argmax(dim=1), y) acc_metric = acc_value.sum().item() / len(acc_value) if result > best_metric: best_metric = result best_metric_epoch = epoch + 1 torch.save(model.state_dict(), os.path.join(root_dir, "best_metric_model.pth")) print("saved new best metric model") print( f"current epoch: {epoch + 1} current AUC: {result:.4f}" f" current accuracy: {acc_metric:.4f}" f" best AUC: {best_metric:.4f}" f" at epoch: {best_metric_epoch}" )

接着，计算准确率指标(acc_metric)，首先使用argmax函数找到每个预测结果的最大值所在的索引，然后使用torch.eq函数将预测结果与真实标签进行比较，得到一个布尔值的tensor，最后将预测正确的个数求和并除以总样本数...

解释这段代码for ind in range(image.shape[0]): slice = image[ind, :, :] x, y = slice.shape[0], slice.shape[1] slice = zoom(slice, (256 / x, 256 / y), order=0) input = torch.from_numpy(slice).unsqueeze( 0).unsqueeze(0).float().cuda() net.eval() with torch.no_grad(): if FLAGS.model == "unet_urpc": out_main, _, _, _ = net(input) else: out_main = net(input) out = torch.argmax(torch.softmax( out_main, dim=1), dim=1).squeeze(0) out = out.cpu().detach().numpy() pred = zoom(out, (x / 256, y / 256), order=0) prediction[ind] = pred

随后，通过对主要预测结果进行softmax操作，使用torch.argmax()取出预测类别的索引，并使用squeeze(0)去除第0维的大小为1的维度。 接下来，将预测结果移动到CPU上，并将其转换为NumPy数组。 最后，使用zoom()...

target = target[0] seg_pred = torch.argmax(y_hat[:, 1:], dim=1) seg_acc = (seg_pred == target[:, 1]).float().mean()是什么意思

然后，使用torch.argmax函数获取预测结果y_hat中除第一列以外的最大值所在的索引，即分割预测结果，赋值给seg_pred变量。 接下来，通过比较分割预测结果seg_pred与目标数据target中除第一列的对应值是否...

def predict_ch8(prefix, num_preds, net, vocab, device): #@save """在prefix后面生成新字符""" state = net.begin_state(batch_size=1, device=device) outputs = [vocab[prefix[0]]] get_input = lambda: torch.tensor([outputs[-1]], device=device).reshape((1, 1)) for y in prefix[1:]: # 预热期 _, state = net(get_input(), state) outputs.append(vocab[y]) for _ in range(num_preds): # 预测num_preds步 y, state = net(get_input(), state) outputs.append(int(y.argmax(dim=1).reshape(1))) return ''.join([vocab.idx_to_token[i] for i in outputs])

这是一个用于生成文本的函数，它使用了一个已经训练好的循环神经网络模型（通常是一个基于LSTM或GRU的模型），并基于给定的前缀（prefix）生成指定数量（num_preds）的新字符。...该函数的输入还包括一个设备（device）...

sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result))

这段代码的作用是对测试集...然后，使用 np.argmax 函数获取概率最大的类别，将其作为当前样本的预测结果，并将预测结果添加到 prediect_result 列表中。最终，prediect_result 列表中保存了 1000 个样本的预测结果。

以下代码是对NSL-KDD数据集网络入侵检测：model = Sequential() model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(1, X_train.shape[2]))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) model.add(Attention()) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=50)) model.add(Dense(units=5, activation='softmax')) # Defining loss function, optimizer, metrics and then compiling model model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # Summary of model layers model.summary() # training the model on training dataset history = model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=5000,validation_split=0.2) # predicting target attribute on testing dataset test_results = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1) # Use the trained model to make predictions on the test dataset y_pred = model.predict(X_test) # Convert predictions from one-hot encoding to integers y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # Convert true labels from one-hot encoding to integers y_test = np.argmax(y_test, axis=1) # Calculate the confusion matrix cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # Calculate the false positive rate (FPR) fpr = cm[0, 1] / (cm[0, 0] + cm[0, 1])如何用代码实现对模型时间复杂度的计算

return (input_dim*units + units**2)*bias_multiplier + units*4 def get_attention_params(layer, input_shape): # 计算Attention层的参数数量 return 2*input_shape[-1] def get_model_complexity(model, ...

torch.argmax(y_pred)

torch.argmax(y_pred)函数返回沿着指定维度的张量中最大值的索引。...例如，torch.argmax(y_pred, dim=1) 将返回沿着第一个维度的最大值索引。 希望这能解答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result))

根据你的代码，你正在加载一个名为"deep_convnet_params.pkl"的神经网络模型的参数，并使用该模型进行图像分类的测试。测试集中的图像数量为1000张，并且你对每张图像进行了预测，并将预测结果存储在了一个名为...

In[164], line 64 62 pred = torch.argmax(y, dim=1) 63 # print(int(f.strip('.bmp')), int(pred)) ---> 64 answer.append((int(f.strip('.bmp')), int(pred))) 65 # 排序 66 answer = sorted(answer, key=lambda a: a[0]) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'test\\0_7'

这个错误的原因是在第 64 行使用 int() 函数时传入了一个非整数的字符串 "test\\0_7"。这可能是因为在 f.strip('.bmp') 中的部分文件名包含了其他字符，导致无法转换为整数。 你可以尝试使用正则表达式来提取...

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