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...
training_loss += tloss.item()# Zero the gradientsoptimizer.zero_grad()# Backward passtloss.backward()# Update parametersoptimizer.step()# Compute prediction's scorepred = torch.argmax(output.data,1) training_acc += accuracy_score(target.data.cpu().numpy(), pred.data.cpu().numpy()) cou...
argmax(dim=1)).sum().cpu().item() n += y.shape[0] batch_count += 1 # 这里计算一次batch,即一次参数更新 print('epoch % d, loss % .4f, trainacc % .3f,' 'time % .1fsec' % (epoch + 1, train_Loss_sum / batch_count, train_acc_sum / n, time.time() - start)) ...
data= torch.rand(4, 3, 28, 28)print(data[0].shape)#torch.Size([3, 28, 28])print(data[0][0].shape)#torch.Size([28, 28])print(data[0][0][4][2].item())print(data[:2].shape)#torch.Size([2, 3, 28, 28])print(data[:2, :1, :, :].shape)#torch.Size([2, 1, 28...
我们经过一个argmax的操作,dim=1 意味着找到张量中各自的最大值所在索引。也就是找到每个样本的全连接输出中最大的那一个。 最有可能的预测值。 torch.eq会返回一个 batch维的bool值。 。sum统计真值的个数。。float将真值个数化为浮点,。item将得到的浮点数从列表中取出来。
def getMaxPos(x): return torch.argmax(torch.max(x,1).values,0).item(),torch.argmax(torch.max(x,0).values,0).item() 2022-02-08 回复3 曾增增 碘化锂钼铁 不报错,但遇到有多个相同的最大值,索引就不对了,可能是两个最大值分别的横纵坐标 2023-09-11 回复喜欢 终结者T0...
argmax(dim=None, keepdim=False) → LongTensor argmin(dim=None, keepdim=False) → LongTensor argsort(dim=-1, descending=False) → LongTensor asin() → Tensor asin_() → Tensor as_strided(size, stride, storage_offset=0) → Tensor ...
print("两个数组中的最大值为:", max_value.item()) ``` 在上面的代码中,我们首先定义了两个数组array1和array2。然后,我们使用torch.tensor函数将这两个数组转换为PyTorch的张量tensor1和tensor2。接下来,我们使用torch.max函数找到这两个张量的最大值,并将结果存储在max_value变量中。最后,我们使用print函数...
torch.argmax() / torch.argmin() 注意,这个操作是不可导的 返回tensor某一维度上最大值和最小值的下标 如果有多个,会只返回一个 是这么比的 dim=0 是这么比的 dim=1是这么比的 dim=2是这么比的 torch.gather() / tensor.gather() torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=Non...
test_loss+=criterion(output,target).item()pred=output.argmax(dim=1,