scores = net1.vars(net1.getVarIndex('prob')).value ; scores = squeeze(gather(scores)) ;
时间: 2024-02-09 22:07:38 浏览: 21
这段代码的第二行 `scores = squeeze(gather(scores)) ;` 的作用是将 `scores` 变量从 GPU 上移动到 CPU 并去除维数为 1 的维度。具体来说,`gather` 函数将 `scores` 从 GPU 上复制到 CPU 上,`squeeze` 函数将维数为 1 的维度压缩掉,因为在这里 `scores` 变量只有一个维度是有用的,即概率值的维度。这样做的目的是为了方便处理概率值,以便进行下一步的操作,如选择概率值最大的标签作为预测结果。
相关问题
scores = net1.vars(net1.getVarIndex('prob')).value ;
这段代码是用来获取神经网络模型 `net1` 中 `prob` 这个变量的值。在深度学习模型中,通常会将输出层的概率值存储在一个名为 `prob` 的变量中。这一行代码使用了 MATLAB 中的 `getVarIndex` 函数来获取 `prob` 变量的索引,然后使用 `vars` 函数获取该变量的信息,最后使用 `value` 属性获取该变量的值。
net1.eval({'input',im_}) ; scores = net1.vars(net1.getVarIndex('prob')).value ; scores = squeeze(gather(scores)) ; [bestScore, best] = max(scores) ; truth(i) = label; pre(i) = best;
这段代码看起来像是使用了一个深度学习模型进行分类任务。具体来说,这个模型被命名为`net1`,在输入数据`im_`之后,使用`eval`函数计算出分类结果`scores`。其中`scores`是一个向量,每个元素表示该样本属于对应类别的概率。通过`max`函数,找到最大概率对应的类别`best`,并将其与真实标签`label`进行比较,计算出分类准确率。
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