二分类预测模型中的tensor([[ 0.4908, -1.1071]], 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([[ 0.4908, -1.1071]])。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(0.4908) ≈ 0.6197
P(负类|x) = sigmoid(-1.1071) ≈ 0.2487

因此，模型预测输入数据属于正类的概率约为0.6197，属于负类的概率约为0.2487。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。