predictions= torch.argmax(outputs,dim=1) acc=torch.eq(predictions,labels).sum().item()print(acc)#folder_path = './mnist_pi' # 替换为图片所在的文件夹路径#def infer_images_in_folder(folder_path):#with torch.no_grad():#for file_name in os.listdir(folder_path):#file_path = os.path....
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import numpy as np np.array() # 创建一维数组 np.array([1,2,3,4,5]) # array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建二维数组 np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])...
min(a)) 输出:min: 2 #argmax argmin print('argmin:',np.argmin(a)) 输出:argmin: 2 print('argmax:',np.argmax(a)) 输出:argmax: 3 8 读取数据 # path:文件路径 e = np.genfromtxt("{}.txt".format(path), dtype=np.int32) e = np.loadtxt('data.txt') 导航栏 Aurora:【一起...
dim2) &创建dim1dim2的零矩阵 numpy.arange(start, stop, step, dtype = None) 返回一维的数组 numpy.eye(n) /numpy.identity(n) &创建nn单位矩阵 numpy.array([…data…], dtype=float64 ) 转换数据类型 array.astype(numpy.float64) &更换矩阵的数据形式 array.astype(float) &更换矩阵的...
numpy.zeros(dim1,dim2) 创建dim1*dim2的零矩阵 numpy.arange numpy.eye(n) /numpy.identity(n) 创建n*n单位矩阵 numpy.array([…data…], dtype=float64 ) array.astype(numpy.float64) 更换矩阵的数据形式 array.astype(float) 更换矩阵的数据形式 ...
ary.reshape(dim1, ...dimNn):返回新数组,原数组不变; ndarry函数: ary.astype(dType):转换元素类型,以新数组(copy)形式返回; mean:求均值 sum:求和 cumsum:累加; cumprod:累乘; std:标准差; var:方差(std*std); max/min:最大最小值; argmax/argmin:最大值、最小值的索引; ...
argmax([axis, out]) :沿给定轴的方向返回最大元素的索引(最大元素的位置). argmin([axis, out]): 沿给定轴的方向返回最小元素的索引(最小元素的位置) argsort([axis, kind, order]) :返回排序后的索引矩阵 astype(dtype[, order, casting, subok, copy]):将该矩阵数据复制,且数据类型为指定的数据类...
index = np.argmax(x, axis=0) print(index) #[1 1 0] 最大值与最小值: clip()/ptp() numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs) 限制最值:clip() 该函数可以限制数组中元素的最大值和最小值。 import numpy as np x = np.array([1,0,9]) ...
argmin(),argmax()返回最大最小元素的索引 cumsum()所有元素的累积和 prod() clip()将数值限制在某个范围,例如a.clip(3,5),小于3的变成3,大于5的变成5 round()近似,默认到整数 cumprod()所有元素的累积和 布尔型数组 布尔型数组会被强制转化为1,0,因此,sum常用来对数组中的true计算 ...
🐛 Bug torch.argmax() returning different indices to numpy.argmax() when the element values are the same. To Reproduce Code: import torch import numpy as np arr1 = np.array([1,2,3]) arr2 = np.array([5,10,3]) my_list_arr = [arr1, arr2] A =...