y_pred=torch.argmax(y_pred)

如果你想将模型的预测结果 `y_pred` 转换为类别的索引，可以使用 `torch.argmax()` 函数。`torch.argmax()` 函数返回沿着指定维度的最大值的索引。

下面是将 `y_pred` 转换为类别索引的代码示例：

import torch

y_pred = torch.argmax(y_pred)

在这个例子中，假设 `y_pred` 是一个张量，其形状为 (batch_size, num_classes)，其中每个元素表示模型对每个类别的概率预测。通过 `torch.argmax(y_pred)`，将返回一个张量，其中的每个元素表示对应样本的最大概率所在的类别索引。

请注意，转换后的 `y_pred` 将成为一个新的张量，你可以将其传递给 `show_matrix` 函数进行混淆矩阵的可视化。

相关问题

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。

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())

这段代码实现了一个计算分类任务准确率的函数。具体来说：

1. 输入参数：
- y_pred：模型的预测结果，是一个形状为(batch_size, n_classes)的张量，其中n_classes表示分类的类别数。
- y_true：真实的标签值，是一个形状为(batch_size,)的张量。

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，将预测结果转换为概率分布。在这里使用dim=1表示对第二个维度进行softmax操作，即对每个样本的n_classes个类别分别进行softmax。

4. 最后使用sklearn库中的accuracy_score函数计算准确率。需要注意的是，y_true和y_pred_cls都需要先转换为numpy数组，并且在计算准确率前需要将它们转移到CPU上。

总之，这段代码实现了一个计算分类准确率的函数，它将模型的预测结果和真实标签值作为输入，并返回准确率。