pred = y_.max(-1, keepdim=True)[1]

时间: 2023-05-15 07:07:23 浏览: 69
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Code.rar_PRED-163_matlab pred_社交网络_社交网络分析 链路预测_链路预测

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这是一个 PyTorch 中的代码，用于获取张量 y_ 中每行最大值的索引。具体来说，它返回一个张量，其中每个元素都是 y_ 中对应行的最大值的索引。keepdim=True 表示保持输出张量的维度与输入张量相同。
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logistic_regression_data.txt-数据集

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) 至此，我们完成了从数据加载到模型评估的全过程。值得注意的是，逻辑回归虽然简单易用，但在某些情况下...

解释代码：y_pred = log_probs.data.max(1, keepdim=True)[1] correct += y_pred.eq(target.data.view_as(y_pred)).long().cpu().sum()

2. log_probs.data.max(1, keepdim=True)是取得分最高的类别编号的位置； 3. [1]表示取编号而非得分； 4. y_pred是模型预测的类别编号； 5. target是真实标签； 6. .eq(target.data.view_as(y_pred))判断y_pred和...

模型部分pytorch代码如下：model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 8 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) 这是一个8分类的表情数据集，帮我用pytorch实现混淆矩阵可视化

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) preds += pred.cpu().numpy().tolist() targets += target.cpu().numpy().tolist() return np.array(preds).flatten(), np.array(targets).flatten() # 加载数据集...

给出一个cnn进行信道估计训练和测试的代码，用pytorch写，程序内包括snr_num,per_snr_num

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() y_true += target.tolist() y_pred += pred.tolist() test_loss /= len(test_loader.dataset) accuracy =...

请你扮演一个程序员，利用pytorch，比较用同一个vgg16模型、同一个epoch=200训练轮数、同一个Adam优化器下，比较不同学习率更新方法下的ROC曲线。请写出实际代码。

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() y_score.extend(output.cpu().numpy()) y_true.extend(target.cpu().numpy()) test_loss /= len(test_...

基于pytorch代价敏感平衡一维ICIIDS-2017数据集进行15分类并用cnn训练的代码

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader) accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset) return test_loss...

在python3.6，pytorch1.10.2，cuda11.3，numpy1.19.5环境下，完成一个名为yolov7的类，实现本地加载用自己数据集训练的yolov5的.pth模型，对图片进行检测并以列表的形式输出类别以及检测框的四个顶点位置，写成函数的形式调用

class_confs, class_preds = image_pred[:, 5:].max(1, keepdim=True) detections = torch.cat((image_pred[:, :5], class_confs.float(), class_preds.float()), 1) # Iterate over detections for c in ...

TCN端到端分类代码，100个样本，每个样本是一个长度2000的单特征一维序列，输出是2000个0-6的七分类序列，求代码

pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:...

TCN实现一维单特征时间序列信号端到端分类代码，有100个样本，每个样本数据是一个2000长的数据，每个数据只有一个数，希望输出2000个0-6七分类的标签，每类之间的变化位置不明确需要模型去学习，pytorch实现

pred = output.argmax(dim=2, keepdim=True) correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader) accuracy = correct / (len(test_loader.dataset) * target.shape[1]) ...
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