(pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().ite中错误:类 'bool' 的未解析的特性引用 'type'怎么解决
时间: 2023-05-25 08:03:35 浏览: 74
将代码中的`.type(torch.float)`改为`.float()`即可解决该问题,即将type()方法改为float()方法。如下所示:
```python
(pred.argmax(1) == y).float().sum().item()
```
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correct +=(pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
这行代码是用来计算预测结果与真实标签相等的数量,并将其累加到`correct`变量中。`pred.argmax(1)`表示取预测结果中概率最大的类别,`y`是真实标签。`(pred.argmax(1) == y)`会返回一个布尔类型的张量,其中相等的位置为`True`,不相等的位置为`False`。`.type(torch.float)`将布尔类型转换为浮点型,`.sum().item()`表示计算所有元素的和,并将结果转换为Python标量。最后,这个标量会累加到`correct`变量中。
y_pred=torch.argmax(y_pred)
如果你想将模型的预测结果 `y_pred` 转换为类别的索引,可以使用 `torch.argmax()` 函数。`torch.argmax()` 函数返回沿着指定维度的最大值的索引。
下面是将 `y_pred` 转换为类别索引的代码示例:
```python
import torch
y_pred = torch.argmax(y_pred)
```
在这个例子中,假设 `y_pred` 是一个张量,其形状为 (batch_size, num_classes),其中每个元素表示模型对每个类别的概率预测。通过 `torch.argmax(y_pred)`,将返回一个张量,其中的每个元素表示对应样本的最大概率所在的类别索引。
请注意,转换后的 `y_pred` 将成为一个新的张量,你可以将其传递给 `show_matrix` 函数进行混淆矩阵的可视化。