二分类预测模型中的tensor([[ 1.2271, -1.1155]], grad_fn=<AddmmBackward0>)的数值意义是什么

在二分类预测模型中，通常使用sigmoid函数将模型的输出转化为概率值，表示模型对输入数据属于正类的概率。因此，tensor([[ 1.2271, -1.1155]]) 的两个数值可以理解为模型对输入数据属于正类和负类的“得分”或“权值”，其中第一个数值 1.2271 表示正类的权值，第二个数值 -1.1155 表示负类的权值。这个张量的grad_fn=<AddmmBackward0>表示这个张量是通过矩阵乘法和加法操作计算得到的，并且它会被用于计算梯度。

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tensor([[ 1.2271, -1.1155]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

这行代码返回一个PyTorch张量（tensor），它的形状为`(1,2)`，包含了两个数值。这个张量是由一个PyTorch模型计算得出的。`grad_fn=<AddmmBackward0>`表示这个张量是通过执行一系列计算得到的，其中包括矩阵乘法（mm）和加法（Add），同时也保留了计算梯度的信息，以便在反向传播时更新模型参数。具体来说，这个张量是在执行模型的前向传播过程中，将输入传递给模型的全连接层（linear layer）后计算得到的输出。根据张量的形状，这个模型的输出是一个一维向量，其中第一个元素为1.2271，第二个元素为-1.1155。

二分类预测模型中的tensor([[ 1.2271, -1.1155]], grad_fn=<AddmmBackward0>)的数值转化为概率

在二分类预测模型中，可以使用sigmoid函数将模型的输出转化为概率值。sigmoid函数的公式为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

其中x为模型的输出，即tensor([[ 1.2271, -1.1155]])。将x分别代入sigmoid函数中，可以得到正类和负类的概率值：

P(正类|x) = sigmoid(1.2271) ≈ 0.7739
P(负类|x) = sigmoid(-1.1155) ≈ 0.2469

因此，模型预测输入数据属于正类的概率约为0.7739，属于负类的概率约为0.2469。需要注意的是，这两个概率之和并不一定为1，因为这个模型并没有被要求输出概率分布。