preds[0, 0, :, :].detach().cpu().numpy()

时间: 2024-05-26 09:18:02 浏览: 154
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model-infer-111.zip

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。
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解释[x.detach().numpy(), onestep_preds.detach().numpy()],

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()....

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 ()

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...

for x in tqdm(test_loader): x = x.to(device) with torch.no_grad(): pred = model(x) preds.append(pred.detach().cpu()) preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()

这段代码是一个用于测试模型的循环。它使用了tqdm库来显示循环进度条。首先，通过迭代test_loader来...循环结束后，使用torch.cat()函数将所有的预测结果在第0维进行拼接，并转换为NumPy数组形式存储在变量preds中。

accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy))调用sklearn.metrics 中的 r2_score 将这段代码的accuracy的指标改写成R平方

preds = output[test_mask].float().detach().numpy() labels = drug_graph_label[test_mask].float().detach().numpy() r2 = r2_score(labels, preds) print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test R2 score: {...

def test(tt_set, model, device): model.eval() # set model to evalutation mode preds = [] for x in tt_set: # iterate through the dataloader x = x.to(device) # move data to device (cpu/cuda) with torch.no_grad(): # disable gradient calculation pred = model(x) # forward pass (compute output) preds.append(pred.detach().cpu()) # collect prediction preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy() # concatenate all predictions and convert to a numpy array return preds

将每个预测结果 pred 的梯度信息移动到 CPU 上，并添加到 preds 列表中。 最后，使用 torch.cat() 方法将所有预测结果连接在一起，并将其转换为一个 numpy 数组，并作为预测结果返回。这样，在测试过程中可以方便地...

preds = net(test_features).detach().numpy()解释每个参数的含义

detach()函数是将计算图中的某个节点与之前的计算分离，这里是将神经网络模型的输出与计算图分离，以便后面将其转换为numpy数组。最后，numpy()函数将输出转换为一个numpy数组，以便后面的处理使用。

def plot_pred(dv_set, model, device, lim=35., preds=None, targets=None): ''' Plot prediction of your DNN ''' 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() figure(figsize=(5, 5)) plt.scatter(targets, preds, c='r', alpha=0.5) plt.plot([-0.2, lim], [-0.2, lim], c='b') plt.xlim(-0.2, lim) plt.ylim(-0.2, lim) plt.xlabel('ground truth value') plt.ylabel('predicted value') plt.title('Ground Truth v.s. Prediction') plt.show()

最后，将preds和targets转换为NumPy数组。 接下来，创建一个图形窗口，并使用plt.scatter()函数绘制散点图，其中x轴表示真实标签，y轴表示预测结果。使用参数c='r'设置散点的颜色为红色，alpha=0.5设置散点的透明度...

举个详细的例子，max_steps = 64 features = torch.zeros((T - tau - max_steps + 1, tau + max_steps)) # 列i（i<tau）是来自x的观测，其时间步从（i）到（i+T-tau-max_steps+1） for i in range(tau): features[:, i] = x[i: i + T - tau - max_steps + 1] # 列i（i>=tau）是来自（i-tau+1）步的预测，其时间步从（i）到（i+T-tau-max_steps+1） for i in range(tau, tau + max_steps): features[:, i] = net(features[:, i - tau:i]).reshape(-1) steps = (1, 4, 16, 64) d2l.plot([time[tau + i - 1: T - max_steps + i] for i in steps], [features[:, tau + i - 1].detach().numpy() for i in steps], 'time', 'x', legend=[f'{i}-step preds' for i in steps], xlim=[5, 1000], figsize=(6, 3))

[features[:, tau + i - 1].detach().numpy() for i in steps], 'time', 'x', legend=[f'{i}-step preds' for i in steps], xlim=[5, 1000], figsize=(6, 3)) 这段代码首先定义了一个steps列表，其中包含了...

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