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对张量的形状描述,也和numpy的.shape类似)。所以,首先要搞清楚如何看一个张量的形状。 impo...
torch.argmax()的作用是返回tensor数据第x维的最大值的索引。我们只想要神经网络最终的标签,它输出的概率值并不关心,那么就可以直接用torch.argmax()返回tensor数据最大值的索引,代码示例如下: output=torch.tensor([[-0.7403, -0.6481], [-0.6869, -0.6994]]) pred = torch.argmax(output,dim=1) pred 1....
使用torch.load函数加载训练好的模型参数文件'mnist.pth'。执行测试，并记录结果。统计正确识别的样本数量 for i, (x, y) in enumerate(test_dataset):x = x.unsqueeze(0) # 将单通道灰度图转换为张量格式，并增加一个批次维度# 在此处可以添加代码以进行模型预测和结果记录，例如：# prediction = model(x)#...
num = torch.argmax(outputs)returnkey[int(num)]if__name__ =='__main__':print(predict("备考2012高考作文必读美文50篇(一)")) 简单回顾一下,这个模型是对新闻标题进行分类,共有10类,编号0 ~ 9,模型预测的过程分位如下几步: 1. 首先将新闻标题的文本,在前面拼上字符串[CLS],然后经过切词得到token,...
()correct=0total=0withtorch.no_grad():forimages,labelsintest_loader:# Move data to GPU in batchesimages=images.view(-1,self.input_size)images=images.to(self.device,non_blocking=True)labels=labels.to(self.device,non_blocking=True)outputs=self.model(images,task_id)predicted=torch.argmax(...
no_grad(): output = lenet(img_tensor) #print(output) print(idx_to_class[torch.argmax(output).item()]) 在img文件夹下面放入测试的图片,例如 测试结果为: airplane 或者: 测试结果为: bird 再来一张: 测试结果为: cat 原来仙贝是只猫咪,可爱捏~...
python-torch numpy matploit pandas numpy 数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分,这个数组叫做 ndarray,是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字,指代维度. 在 NumPy 中,数组是由 numpy.ndarray 类来实现的,它是 NumPy 的核心数据结构。
import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline 我们可以使用pandas库的read_csv()方法来导入包含我们的数据集的CSV文件。 dataset = pd.read_csv(r'E:Datasetscustomer_data.csv') ...
tensor(state, dtype=torch.float32) q_values = self.q_network(state_tensor) return q_values.argmax().item() def store_transition(self, state, action, reward, next_state, done): self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done)) def train(self): if len(self.buffer) < ...
numpy中的类元组(词汇) max 、 /argmax/ etc)数组首先比较第一列。这意味着我们的例子:np.tuple_like_amax(x) = np.array([2, -5, 4]) # argmax does't不过,首先将数组转换为python列表确实是浪费时间和内存,此外,我还想使用argmax、排序和所有其他伟大的numpy函数。所以说 浏览15提问于2021-01-07得...