AI代码解释 importtorchimporttorch.nn.functionalasFlogits=torch.rand(4,10)# 先定义一个logits,物理意义为有4张图片,每张图片有10维的数据 pred=F.softmax(logits,dim=1)# 这里在10维度的输出值上进行softmax,pred_label=pred.argmax(dim=1)print(pred_label)
-1) positives = similarity_matrix[labels.bool()].view(labels.shape[0], -1) negatives = similarity_matrix[~labels.bool()].view(similarity_matrix.shape[0], -1) logits = torch.cat([positives, negatives], dim=1) labels = torch.zeros(logits.shape[0], ...
aux_logits=False).to(device)#load model weightsweights_path = r"E:\python\modulation_identification\core\model\multi_scale_2\multiScaleNet.pth"assertos.path.exists(weights_path),"file: '{}' dose not exist.".format(weights_path)
label=label.to(device) logits=model(x)#此时最终出来的logits的shape应该是[32,10]pred=logits.argmax(dim=1)#对1维度上的每张图片的10种预测找出概率最大的total_correct=total_correct+torch.eq(pred,label).float().sum()#将预测值和标签进行比较,如果一样就加入对的列表#---用于查看预测值和标签#if ...
(student_logits, labels) # Weighted sum of the two losses loss = soft_target_loss_weight * soft_targets_loss + ce_loss_weight * label_loss loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f"Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}")...
labels = torch.zeros(logits.shape[0], dtype=torch.long).to(DEVICE) logits = logits / temp return logits, labels 所有的准备都完成了,让我们训练 SimCLR 看看效果! simclr_model = SimCLR().to(DEVICE) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(DEVICE) ...
推荐采用一个label文件夹存储该label的图像;pytorch易于管理,它提供了一个API可以直接读取出这种存储结构的数据,而不用我们人为去写一个读取这些数据的代码; 代码 import torch import os, csv import random, glob from torch.utils.data import Dataset
withtorch.no_grad():logits = gmm( valid_samp.to('cuda'))probs = torch.exp( -logits)plt.figure( figsize=(6,6))forname,sampleinzip( ['pred'], [valid_samp]):plt.scatter(sample[:,0],sample[:,1], alpha=1.0, c=probs.cpu().numpy(), ...
returnlogits, labels 所有的准备都完成了,让我们训练 SimCLR 看看效果! simclr_model=SimCLR().to(DEVICE)criterion=nn.CrossEntropyLoss().to(DEVICE)optimizer=torch.optim.Adam(simclr_model.parameters())epochs=10 withtqdm(total=epochs) aspbar:
所以⼀般来说,torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 是更好的选择。然⽽,对于⾼级⽤法,可能希望将 nn.Sigmoid 和torch.nn.BCELoss() 的组合分开。 对于优化器,使用 torch.optim.SGD() 优化模型,并设置学习率 0.1。 # 创建损失函数 # loss_fn = nn.BCELoss() # BCELoss = no sigmoid built-in loss_...