二分类预测模型在评估模式下得到的tensor([[ 1.2271, -1.1155]], grad_fn=<AddmmBackward0>)的数值意义是什么

这个 tensor 表示了模型对于当前输入的两个类别进行预测所得到的分数（score），也可以理解为对两个类别的置信度（confidence）。在这个例子中，模型预测的两个类别分别是 positive 和 negative，而 tensor 中的第一个数值 1.2271 表示模型对于 positive 类别的分数或置信度，第二个数值 -1.1155 表示模型对于 negative 类别的分数或置信度。由于这是一个二分类模型，因此这两个数值的和应该等于 0。通过比较这两个数值的大小，我们可以确定模型对于当前输入更倾向于哪一个类别。

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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。

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。