1、一维数组情况 1.1、axis=0 1.2、axis=1 2、二维数组情况 2.1、axis=0 2.2、axis=1 3、三维数组情况 3.1、axis=0 3.2、axis=1 3.3、axis=2 3.4、axis=-1 四、Reference 一、基本介绍 numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引,当使用np.argmax(axis),这里方向axis的指定往往让人不理解。 简而言...
argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n---") train(train_dataloader...
import torch.nn.functional as f z1 = torch.rand([1,256,127,127]).cuda() # 卷积核 x1 = torch.rand([1,256,255,255]).cuda() # 输入 out_1 = f.conv2d(x1, z1) print(out_1.shape) # 结果 torch.Size([1, 1, 129, 129]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 于...
【摘要】 一、torch.argmax()(1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号;(2)dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 二、栗子# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Jan 7 ... 一、torch.argmax() ...
(1)argmax不能计算梯度,也就不能更新网络 (2)而且输出并不代表概率意义,只是单纯的argmax没有探索性。 为了获得argmax和argmin的导数,使得这一步是可训练的。就可以使用gumbel-max trick。 【Gumbel-Softmax Trick】 1.正向传播 对于n维概率向量π,对π对应的离散随机变量xπ添加Gumbel噪声,再采样: ...
argmin()和argmax()函数可以寻找向量所在的最小值和最大值的下标,0表示沿着行查找,1表示沿着列查找。 向量拼接 cat()函数在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作,默认的维度为0,即按行拼接。 向量分块 chunk(tensor, chunks, dim=0)函数在给定维度(轴)上将输入张量进行分块,默...
后面我们会介绍小批量法减少时间复杂度 W_star = gradient_descent(X_train, W, y_train, n_iter, eta, cross_entropy, logistic_f) print("Final w: %s" % W_star) y_pred = logistic_f(X_test, W_star) pred_label = torch.argmax(y_pred, axis=1) acc = accuracy_score(y_test, pred_...
(tf.zeros([2]), name="b2") a2 = tf.sigmoid(tf.matmul(x, w1) + b1) hyp = tf.matmul(a2, w2) + b2 cost = tf.reduce_mean(tf.losses.mean_squared_error(y, hyp)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr).minimize(cost) prediction = tf.argmax(tf.nn.softmax(hyp), 1...
np.argmax(pred.data.numpy(), axis=1)accuracy_score(train_y, final_pred)# get validation accuracyx, y = Variable(torch.from_numpy(preproc(val_x))), Variable(torch.from_numpy(val_y), requires_grad=False)pred = model(x)final_pred = np.argmax(pred.data.numpy(), axis=1)accuracy_...
() # sum up batch loss pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) # get the index of the max log-probability ddp_loss[1] += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() ddp_loss[2] += len(data) dist.all_reduce(ddp_loss, op=dist.ReduceOp.SUM) if rank == 0: test_loss...