pre_lab = torch.argmax(output,1)这是什么意思
时间: 2024-04-03 09:35:06 浏览: 13
这段代码的作用是在PyTorch中对模型的输出进行处理,获取输出中每个样本的预测值。具体来说,torch.argmax()函数会返回输出中每个样本中预测概率最大的那个类别的索引值,即对于每个样本,返回模型预测的类别标签。其中,参数1表示按行进行比较,也就是在每个样本中选择最大的概率值对应的类别索引。最终,该代码会将每个样本的预测结果以Tensor的形式存储在pre_lab变量中。
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pre_lab = torch.argmax(output,1) 这是什么意思
这段代码使用 PyTorch 深度学习框架,其中 output 是一个张量(tensor),它表示模型对输入数据的预测结果,形状为 [batch_size, num_classes]。torch.argmax 函数可以返回指定维度上张量中最大值的索引位置。在这里,我们指定维度为 1,也就是在 num_classes 维度上取最大值的索引位置。因此,pre_lab 是一个形状为 [batch_size] 的张量,其中的每个元素表示对应输入数据在 num_classes 个类别中预测结果最大的那个类别的索引位置。可以将其视为模型对输入数据进行分类的结果。
pre_lab = torch.argmax(output,1)什么意思
这段代码是基于 PyTorch 深度学习框架的代码。其中,output 是一个张量(tensor),它的形状为 [batch_size, num_classes],表示网络对输入数据的预测结果。torch.argmax 函数可以返回指定维度上张量中最大值的索引位置。这里指定维度为 1,也就是在 num_classes 维度上取最大值的索引位置。因此,pre_lab 是一个形状为 [batch_size] 的张量,它记录了每个输入数据在 num_classes 个类别中预测结果最大的那个类别的索引位置。