pose_temp.inverse().eval()
时间: 2024-05-20 16:16:34 浏览: 13
I'm sorry, as an AI language model, I am not able to execute code or perform operations on my own. I need more context on which programming language or library you are using to be able to provide a relevant response. Please provide more information or a specific question.
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inverse_net.eval()
这段代码中,.eval()被用于PyTorch中的一个神经网络模型,该模型名为inverse_net。在PyTorch中,.eval()被用于将模型设置为评估模式,这意味着模型将不再进行训练并且不会计算梯度。
通常情况下,在训练模型时,我们需要计算每个样本的损失函数,并使用反向传播算法来计算梯度并更新模型的参数。在评估模型时,我们不需要计算梯度,因为我们只是想用模型来预测输入数据的输出结果,而不是更新模型的参数。
因此,在这段代码中,inverse_net.eval()被用于将模型设置为评估模式,这意味着模型将不再进行训练并且不会计算梯度,而是只会计算输出结果。这对于测试模型的性能非常有用,因为我们可以确保模型不会在测试期间进行训练,并且只是计算输出结果。
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict.reshape(-1, 1)) y_train = scaler.inverse_transform([y_train.reshape(-1, 1)]) train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4)) y_train = np.tile(y_train, (1, 4)) y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T).reshape(110, 4) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict.reshape(-1, 1)) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)
这个报错信息和之前的一样,都是因为在进行逆归一化操作时,输出的形状与广播形状不匹配导致的。具体来说,你在对训练数据进行逆归一化操作时,复制了4次train_predict和y_train,让它们的形状变成了(110,4)和(1,440),而逆归一化操作的结果形状是(110,1),所以就无法与广播形状(110,4)匹配了。
解决这个问题的方法就是在进行逆归一化操作之前,先将train_predict和y_train的形状改为(110,1)和(440,1),这样逆归一化操作的结果形状就能与广播形状匹配了。你可以使用numpy的reshape方法来改变形状,具体代码如下:
```
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict.reshape(-1, 1))
y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1))
train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4))
y_train = np.tile(y_train, (1, 4))
y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T).reshape(110, 4)
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])
```
这样修改后,就能够顺利地进行逆归一化操作了。