np.append(np.array(y_score), tf.sigmoid(preds).numpy(), axis=0)什么意思

这段代码的意思是将 np.array(y_score) 和 tf.sigmoid(preds).numpy() 沿着 axis=0 的方向（即竖直方向）进行拼接，并返回拼接结果。其中 np.array(y_score) 和 tf.sigmoid(preds).numpy() 都是 numpy 数组。np.append() 是 numpy 库中的函数，用于进行数组拼接。

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y_preds.append(preds.numpy())和 y_preds.append(tf.sigmoid(preds).numpy().argmax(axis=1).tolist())的区别

y_preds.append(preds.numpy())将一个TensorFlow张量对象的数值转化成NumPy 数组格式，而y_preds.append(tf.sigmoid(preds).numpy().argmax(axis=1).tolist())则使用Sigmoid函数对张量中的数值进行操作，将其转化成概率值并取得概率最大的标签，然后将标签转换为列表格式。两者的输出结果不同，前者输出张量对象的数值，后者输出一个标签列表。