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

时间: 2023-12-10 14:06:13 浏览: 75
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Tensor-Factorization-HOSVD-iterative-master.zip_HOSVD_HOSVD.m_te

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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class srmNeuronFunc(object): funclists = ['srm_forward<float>', 'srm_backward<float>'] cu_module = cp.RawModule(code=CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING, options=('-std=c++11', '-I ' + _CURPATH), name_expressions=funclists) neuron_FP = cu_module.get_function(funclists[0]) neuron_BP = cu_module.get_function(funclists[1]) @staticmethod def forward(inputs: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float) -> List[Tensor]: spikes = torch.zeros_like(inputs) delta_ut = torch.zeros_like(inputs) delta_u = torch.zeros_like(inputs) B, T, dim = *inputs.shape[:2], inputs[0][0].numel() with cp.cuda.Device(inputs.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_FP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(inputs.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), cp.float32(taum), cp.float32(taus), cp.float32(e_taug), cp.float32(v_th), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return spikes, delta_ut, delta_u @staticmethod def backward(grad_out: Tensor, delta_ut: Tensor, delta_u: Tensor, spikes: Tensor, epsw: Tensor, epst: Tensor) -> List[Tensor]: grad_w = torch.zeros_like(grad_out) grad_t = torch.zeros_like(grad_out) B, T, dim = *grad_out.shape[:2], grad_out[0][0].numel() with cp.cuda.Device(grad_out.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_BP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(grad_out.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(epsw), tensor_to_cparray(epst), tensor_to_cparray(grad_w.contiguous()), tensor_to_cparray(grad_t.contiguous()), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return grad_w, grad_t

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