Python PyTorch argmax用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torch.argmax 的用法。用法:torch.argmax(input) → LongTensor参数: input(Tensor) -输入张量。参数: input(Tensor) -输入张量。 dim(int) -要减少的维度。如果 None ,则返回展平输入的 argmax。 keepdim(bool) -输出张量是否保留了dim。如果 ...
argmax(dim=-1, keepdim=True), 1.0) actions = (actions_hard - actions).detach() + actions actions = clamp_grad(actions, -0.5, 0.5) else: actions, gumbel_noise = cat_distr.rsample(gumbel_noise=gumbel_noise) else: actions = torch.zeros_like(cat_distr.probs) actions.scatter_(-1, ...
argmax(probabilities, dim=1) correct_test += (predicted_labels == test_label).sum().item() loss = loss_function(test_output, test_label) test_loss += loss.item() test_accuracy = correct_test / len(test_loader.dataset) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) print(f'...
net.eval()# 评估模式,会关闭 dropoutacc_sum += (net(X.to(device)).argmax(dim=1) == y.to(device)).float().sum().cpu().item() net.train()# 改回训练模式else:# 如果是自定义的模型if'is_training'innet.__code__.co_varnames: acc_sum += (net(X, is_training=False).argmax(dim...
python的dicom_hhmmss函数 python中dim 目录 一、dim的定义 二、dim 的理解 三、举例 torch.argmax() sum() cumsum() 一、dim的定义 TensorFlow对张量的阶、维度、形状有着明确的定义,而在pytorh中对其的定义却模糊不清,仅仅有一个torch.size()的函数来查看张量的大小(我理解的这个大小指的就是TensorFlow对...
这个函数的意思是针对于2维矩阵的,dim是英文字母dimension的缩写,意思是维数。 当dim=1时,比较的a矩阵的列,也就是和max(a)的效果是一样的;当dim=2时,比较的是a矩阵的行。 下面举个例子: a=[1,2,3;4,5,6]max(a)=max(a,[],1)=[4,5,6]比较的第一行和第二行的值 ...
(1, num_epochs + 1): model.train() optimizer.zero_grad() out = model(data) loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() # --- Calculate training metrics --- pred_train = out[data.train_mask].argmax(dim=1) correct_train = ...
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; ...
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 ...
array.shape & array的规格 array.ndim 数据的维数 array.dtype &array的数据规格 numpy.zeros(dim1,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...