logits[:, -1, :]是什么意思
时间: 2024-04-28 22:21:26 浏览: 115
logits[:, -1, :]是一个张量的切片,其中:
- 第一个维度(即`:`)表示沿着第一个维度选择所有元素(即不进行切片);
- 第二个维度(即`-1`)表示沿着第二个维度选择最后一个元素;
- 第三个维度(即`:`)表示沿着第三个维度选择所有元素。
因此,logits[:, -1, :]选择了一个张量的最后一行。在深度学习中,logits通常是指未经过激活函数处理的模型输出。
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if self.softmax: logits = torch.softmax(logits, dim=-1)什么意思
这段代码是在一个神经网络模型中进行的,通常是在模型预测阶段使用的。它的作用是将模型输出的 logits(即未经过 softmax 处理的概率向量)进行 softmax 归一化操作,使得每个元素的取值范围都在 0 到 1 之间,并且所有元素的和为 1。这样做的目的是将 logits 转换为概率分布,可以更好地表示模型对不同类别的置信度。这个操作通常是在分类问题中使用的。
putput_predict[k + 1 : k + timestamp + 1] = out_logits 什莫意思
这行代码的意思是将模型的输出(out_logits)赋值给一个数组(putput_predict)的一部分,从第k+1个元素到第k+timestamp+1个元素。这可能是在进行时间序列预测时使用的代码,其中putput_predict是用来存储预测结果的数组,而k是当前时间步的索引,timestamp是指定要预测未来多少个时间步。