preds[0, 0, :, :].detach().cpu().numpy()
时间: 2024-05-26 10:18:02 浏览: 13
这行代码用于将模型输出的第一个样本的第一个时间步的预测结果转化为 numpy 数组并返回。其中,`preds` 是模型输出的预测结果,维度为 `(batch_size, sequence_length, vocab_size)`,表示每个样本在每个时间步上预测出的词汇分布;`preds[0, 0, :, :]` 表示第一个样本的第一个时间步上的预测结果,维度为 `(vocab_size, )`,表示该样本在该时间步上每个词汇的概率分布;`detach()` 用于将张量从计算图中分离出来,避免梯度传递;`cpu()` 用于将张量从 GPU 上移动到 CPU 上;`numpy()` 用于将张量转化为 numpy 数组。
相关问题
解释[x.detach().numpy(), onestep_preds.detach().numpy()],
这段代码中,`x` 和 `onestep_preds` 都是 PyTorch 张量(tensor)类型的变量,`.detach()` 方法可以将其从计算图中分离出来,使得在后续的计算中不会对其进行梯度求导。
然后,`.numpy()` 方法将这两个张量转换成了 NumPy 数组类型,即将其从 PyTorch 的数据类型转换为 NumPy 的数据类型。这样做是因为 Matplotlib 中的绘图函数只能处理 NumPy 数组类型的数据。
最终,这段代码返回的是一个包含两个 NumPy 数组的列表,即 `[x.detach().numpy(), onestep_preds.detach().numpy()]`。这个列表可以作为 `d2l.plot` 函数的输入参数,用于绘制图形。其中,第一个数组 `x.detach().numpy()` 是原始的输入序列,第二个数组 `onestep_preds.detach().numpy()` 是用模型预测得到的下一时刻的输出序列。
def plot _ pred ( dv _ set , model , device , lim =35., preds = None , targetsNone ): if preds is Mone or targets is Mone : model . eval () preds , targets =[],[] for x , y in dv _ set : x , y = x . to ( device ), y . to ( device ) with torch . no _ grad (): pred = model ( x ) preds . append ( pred . detach (). cpu ()) targets . append ( y . detach (). cpu ()) preds = torch . cat ( preds , dim =0). numpy () targets = torch . cat ( targets , dim =0). numpy ()
这段代码存在一些错误,我来帮你修正一下:
```python
def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None):
if preds is None or targets is None:
model.eval()
preds, targets = [], []
for x, y in dv_set:
x, y = x.to(device), y.to(device)
with torch.no_grad():
pred = model(x)
preds.append(pred.detach().cpu())
targets.append(y.detach().cpu())
preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()
targets = torch.cat(targets, dim=0).numpy()
# 绘制图形的代码缺失,你可以在这里添加绘图的相关代码
# 返回预测值和目标值
return preds, targets
```
修正后的代码将原来缺失的绘图代码部分注释掉了,你可以在这里添加你希望使用的绘图代码。同时,我添加了一个返回语句,这样函数可以返回预测值和目标值给调用者。
请注意,由于缺失了绘图代码,你需要根据你的需求添加合适的绘图逻辑来完成预测结果的可视化。
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