pytorch如何多分类器进行加权平均得到最终结果
时间: 2023-06-04 10:08:45 浏览: 215
可以使用PyTorch中的nn.functional.softmax函数将每个分类器的输出转换为概率分布,然后将每个分类器的概率分布与相应权重相乘,最终将所有结果相加得到最终结果。具体代码实现如下:
```
import torch
import torch.nn.functional as F
# 创建分类器模型的列表
models = [model1, model2, model3]
# 创建相应排序的权重列表
weights = [0.2, 0.3, 0.5]
# 定义输入数据
inputs = torch.randn(10, 100)
# 使用每个分类器模型进行推断
outputs = []
for model in models:
output = model(inputs)
outputs.append(output)
# 将输出转换为概率分布
probs = [F.softmax(output, dim=1) for output in outputs]
# 将每个概率分布与相应权重相乘
weighted_probs = []
for i in range(len(probs)):
weighted_probs.append(probs[i] * weights[i])
# 将所有结果相加得到最终结果
final_probs = torch.stack(weighted_probs).sum(dim=0)
# 获取最终结果的预测类别
_, preds = final_probs.max(dim=1)
```
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