predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)

时间: 2024-05-29 11:15:05 浏览: 123
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这行代码是使用 PyTorch 中的 torch.max 函数来在模型的输出中找到最大值，并返回最大值的值和对应的索引。具体来说，outputs 是模型的输出，它的形状通常为 [batch_size, num_classes]，其中 batch_size 表示输入的数据数量，num_classes 表示分类的类别数。dim=1 表示在第 1 个维度（也就是 num_classes 维度）上求最大值，因此 torch.max 的返回值是一个元组，包含两个 tensor，第一个 tensor 是最大值的值，第二个 tensor 是最大值对应的索引。predicted = torch.max(outputs.data, dim=1) 的作用是将最大值的索引作为预测结果。
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_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Test Accuracy: {100 * correct / total}%') 这段代码定义了一个简单的CNN...
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用PyTorch实现MNIST手写数字识别对应源码文件

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / ...

predicted = torch.argmax(outputs.data,dim=1)

这行代码是在使用 PyTorch 进行模型推理时，对模型...dim=1 表示在第一维上进行 argmax 操作，也就是对每个样本的输出概率进行 argmax 操作，得到预测的类别。predicted 是一个张量，每个元素表示对应样本的预测类别。

_, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)

然后，torch.max 函数会返回每一行中最大值的值和对应的索引，即在每个样本中预测概率最大的类别的索引，这些索引构成的张量就是 predicted。最终，predicted 的形状为 [batch_size]，表示模型对这个批次中每个样本...

详细解释代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 图像预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=0) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0) # 构建模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self): super(RNNModel, self).init() self.rnn = nn.RNN(input_size=3072, hidden_size=512, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim) x = x.view(-1, 3072, 1).transpose(1, 2) x, _ = self.rnn(x) x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) return x net = RNNModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 loss_list = [] acc_list = [] for epoch in range(30): # 多批次循环 running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播，反向传播，优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total acc_list.append(acc) loss_list.append(running_loss / len(trainloader)) print('[%d] loss: %.3f, acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), acc)) print('Finished Training') torch.save(net.state_dict(), 'rnn1.pt') # 绘制loss变化曲线和准确率变化曲线 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(loss_list) axs[0].set_title("Training Loss") axs[0].set_xlabel("Epoch") axs[0].set_ylabel("Loss") axs[1].plot(acc_list) axs[1].set_title("Training Accuracy") axs[1].set_xlabel("Epoch") axs[1].set_ylabel("Accuracy") plt.show() # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

from torch.utils.data import DataLoader 2. 图像预处理： transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) 这里使用了...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置predicted_tokens为需要梯度计算的张量 scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, topk) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

你可以检查一下是否在模型的其他部分或损失函数中使用了detach()或data等操作，这些操作都会导致张量不再需要梯度。 另外，你可以尝试将CustomLoss类中的forward()方法的参数也设置为需要梯度计算的张量： ...

model = GoogleNet(num_classes=10) # num_classes指定分类的类别数 input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 输入图片大小为224x224 output = model(input) pred = output.argmax(dim=1) print(pred)是在哪里输入数据集的呢

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Epoch {}, Test Accuracy: {} %'.format(epoch+1, 100 * correct / total)) ...

from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(name) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.json['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if name == 'main': app.run()这个是我的py代码，同一文件夹下，有一个html代码，叫做classify.html，代码如下：<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body> BERT文本分类 <form> <label for="text">请输入文本：</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form> <script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({text: text}) }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML = 分类结果：${data.result}; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML = 出错了：${error.message}; }); }); </script> </body> </html>，请问为什么打开后有问题呢，帮我解决一下，优化下代码

predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'...

#5定义一个神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim): super(Net,self).__init__() self.layer1=nn.Sequential(nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.ReLU(True)) self.layer2=nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2),nn.ReLU(True)) self.layer3=nn.Linear(n_hidden_2,out_dim) #最后一层接Softmax所以不需要ReLU激活 def forward(self,x): x=self.layer1(x) x=self.layer2(x) x=self.layer3(x) return x # Sequential() 即相当于把多个模块按顺序封装成一个模块。将上面神经网络模型修改，增加测试集正确率

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() test_acc = 100 * correct / total print('Epoch %d, Test Acc: %.2f%%' % (epoch+1, ...

利用torch.nn实现 softmax 回归在Fashion-MNIST数据集上进行训练和测试，并从loss，训 练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析

_, train_predicted = torch.max(outputs.data, 1) total_train += labels.size(0) correct_train += (train_predicted == labels).sum().item() train_accuracy = correct_train / total_train # 在测试集上...

利用 torch.nn 实现 logistic 回归在人工构造的数据集上进行训练和测试，并对结果进行分析， 并从loss、训练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析

_, train_predicted = torch.max(train_outputs, 1) train_accuracy = torch.sum(train_predicted == train_labels).item() / train_labels.size(0) # 在测试集上进行预测 test_outputs = model(test_data) _, test...

已有训练集1000*32、训练标签1000*1和测试集100*32、测试标签100*1的.csv文件，写一个ARMA卷积图卷积神经网络的python的torch代码

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total = test_labels.size(0) correct = (predicted == test_labels.squeeze().long()).sum().item() print('Accuracy of the network on the {} test samples: {} %...

torch实现手写数字的识别,使用MNIST数据集内容完成手写数字识别 代码

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 * correct /...

能否生成完整的代码呢，训练数据和标签可以暂时使用torch的随机数代替

predicted_label = torch.argmax(test_output, dim=2) print("Test Input:", test_input) print("Predicted Label:", predicted_label) 上述代码首先定义了一个自定义数据集 CustomDataset，其中生成随机的...

实现手写数字的识别,使用MNIST数据集内容完成手写数字识别 步骤: 1.准备数据 2.构建模型 3.损失函数 4.模型训练 5.模型的保存和加载 6.模型的评估:损失和准确率 train_batch_size = 64 test_batch_size = 1000 train和test分别训练10次

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % ( 100 * correct /...

用鸢尾花数据集进行基于神经网络的分类要求用torch包和sklearn包： 要求步骤： 1 数据用鸢尾花数据集（所有样本的四个特征，三个类别） 2 输出标签（one hot vector） 3 构建模型时输出端映射到0.1之间 4 修改损失函数为交叉熵函数

_, predicted = torch.max(outputs, 1) accuracy = (predicted == labels).sum().item() / labels.size(0) print('Accuracy: {:.2%}'.format(accuracy)) 上述代码中，我们首先加载鸢尾花数据集，并将标签进行 ...

pytorch 数据分析 示例.

correct_count = (predictions.argmax(dim=1) == test_labels).sum().item() accuracy = correct_count / len(test_labels) 6. **结果分析与可视化**： python import matplotlib.pyplot as plt ...

用pytorch写一段代码：以西储大学CWRU轴承故障的振动信号数据库作为模型的训练集，故障类型标签包括：正常、内圈故障、外圈故障和滚动体故障四类。首先将一维故障信号转换为二维灰度图作为CNN模型的输...

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Accuracy of the model on the {len(train_dataset)} train images: {100 * ...
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