Lấy xác suất của nhãn đúng
DễPyTorchtensorindexing4 test · 20 giây · sai số 1e-4
Cho ma trận xác suất probs (n, C) và nhãn đúng labels (n,). Trả về vector p với pᵢ = probs[i, labels[i]] — bước đầu tiên của hàm mất mát cross-entropy.
- Gợi ý:
probs[torch.arange(n), labels]hoặcprobs.gather(1, labels[:, None]).squeeze(1).
Viết hàm
pick_label_probs(probs, labels)Tham số
probs: tensor (n, C)labels: tensor số nguyên (n,)
Trả về
Tensor (n,).
Ví dụ
Tham số
probs = [[0.1,0.9],[0.8,0.2]] labels = [1,0]
Kết quả
[0.9,0.8]
Tham số
probs = [[0.2,0.3,0.5]] labels = [2]
Kết quả
[0.5]
Bài tiếp theo: Đạo hàm tự động với autograd →
Python · PyTorch
Bấm “Chạy thử” để gọi pick_label_probs() với 2 ví dụ trong đề và so sánh kết quả. Dùng print() thoải mái để gỡ lỗi.