Question

对于我训练有素的模型，此代码：

f = MFDataset(filenames)

latbounds = [ 32.5 , 48.5 ]

lonbounds = [ 235.5 , 245.5 ]

lats = f.variables['lat'][:]
lons = f.variables['lon'][:]

# latitude lower and upper index
latli = np.argmin( np.abs( lats - latbounds[0] ) )
latui = np.argmin( np.abs( lats - latbounds[1] ) ) 
# longitude lower and upper index
lonli = np.argmin( np.abs( lons - lonbounds[0] ) )
lonui = np.argmin( np.abs( lons - lonbounds[1] ) )  

temprSubset = f.variables['tc'][ : , latli:latui , lonli:lonui,]

返回：

model(x[0].reshape(1,784).cuda())

我的网络模型定义为：

tensor([[-1.9903, -4.0458, -4.1143, -4.0074, -3.5510,  7.1074]], device='cuda:0')

我正在尝试了解返回的值：

# Hyper-parameters 
input_size = 784
hidden_size = 50
num_classes = 6
num_epochs = 5000
batch_size = 1
learning_rate = 0.0001

    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)  

        class NeuralNet(nn.Module):
            def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
                super(NeuralNet, self).__init__()
                self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) 
                self.relu = nn.ReLU()
                self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)  

            def forward(self, x):
                out = self.fc1(x)
                out = self.relu(out)
                out = self.fc2(out)
                return out

值7.1074最可能是张量数组中的最大值？因为7.1074位于位置5，在这里的意义是，对于输入x [0]预测的相关输出值是5吗？如果是这样，这背后的直觉是什么？

Answer 1

免责声明：我并不真正了解pytorch，但是我猜测是基于我所知道的其他库和一般标准实践。

我相信这是最后一层的输出，那就是fc2线性变换。因此，预测类别将是具有最高值的类别5。

您可以认为它是一种“原始”概率分布式范围，通常会通过softmax压缩到（0,1]范围内。

了解PyTorch预测

1 个答案: