_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么,这里的 下划线_ 表示什么意思? 首先,torch.max()这个函数返回的是两个值,第一个值是具体的value(我们用下划线_表示),第二个值是value所在的index(也就是predicted)。 那么,这个 下划线_ 表示的就是具体的value,也就是输出的最大值。那么为什么用 下划线_,...
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么,这里的 下划线_ 表示什么意思? 首先,torch.max()这个函数返回的是两个值,第一个值是具体的value(我们用下划线_表示),第二个值是value所在的index(也就是predicted)。 那么,这个 下划线_ 表示的就是具体的value,也就是输出的最大值。那么为什么用 下划线_,...
outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1) total += target.size(0) temp=[] for i in range(len(target)): temp.append(target[i].item()) temp=torch.LongTensor(temp) temp=temp.cuda() correct += (predicted == temp).sum().item() print('Accuracy on te...
_, predited = torch.max(outputs,1) # 此处表示返回一个元组中有两个值,但是对第一个不感兴趣 返回的元组的第一个元素是image data,即是最大的值;第二个元素是label,即是最大的值对应的索引。由于我们只需要label(最大值的索引),所以有 _
一面1. go基本八股,有线程和协程的区别(我答的一般,感觉这里可以联系gmp),三色标记法,如何通知goroutine让其关闭,map的底层结构2. mysql基本八股,几种并发问题,对应怎么解决的,索引的结构,你是怎么建立索引的等等(记不太清了)3. mysql执行一条语句的时候突然变得很慢,如何去优化,列举一下可能的原因4. gin框架...
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)#下采样层 self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120)#全连接层:输入是一个一维向量,需要将特征矩阵展平 self.fc2 = nn.Linear(120, 84)#全连接层 self.fc3 = nn.Linear(84, 10)#全连接层 def forward(self, x): ...
Torch.tensor与PIL.Image转换# pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序,并且数据范围在[0,1],需要进行转置和规范化 # torch.Tensor -> PIL.Image image = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255, min=0, max=255).byte.permute(1,2,0).cpu.numpy) ...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
说明: _,preds=torch.max(outputs,1),这几天用pytorch写代码,一开始出现这句话我还没具体研究其具体用法,但是搭建模型它总是出现,我决定好好研究其用法, 为此我还查了pytorch的文档,终于搞清楚了,原来就是如此简单。 还有就是这个下划线_然后还有一个点是什么意思?其实下划线相当于一个变量,比如定义变量a,然后...
_dim) y = 3 * x + torch.randn(100, output_dim) # 前向传播 outputs = model(x) loss = criterion(outputs, y) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch + 1) % 10 == 0: print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, ...