torch.max(outputs.data, 1)

torch.max(outputs.data, 1)
目的：从模型的输出中获取预测类别。

1. outputs.data

• outputs 是模型的输出，通常是一个二维张量（Tensor），形状为 [batch_size, num_classes]。
• outputs.data 用于获取张量数据的属性。可替换为 outputs。

2. torch.max(outputs, 1)

• torch.max 用于计算张量在指定维度上的最大值。
• torch.max(outputs, 1) 的作用是沿着张量的第 1 维（即每一行）计算最大值。对于模型的输出，这通常表示在每个样本的类别概率中找到最大值。 -该函数返回两个张量：
  1. 最大值：每一行的最大值。
  2. 最大值的索引：每一行最大值的索引。

3. _, predicted = torch.max(outputs, 1)

• 目的：获取模型预测的类别。
• torch.max(outputs, 1) 返回两个值：
  • 第一个值是每一行的最大值（通常不需要，因此用 _ 忽略）。
  • 第二个值是每一行最大值的索引，这些索引表示模型预测的类别。
• predicted 是一个一维张量，形状为 [batch_size]，表示每个样本的预测类别。

例子：从模型输出中获取预测类别：

import torch

# 假设 outputs 是模型的输出，形状为 [batch_size, num_classes]
# 例如，一个包含 3 个样本的输出，每个样本有 4 个类别
outputs = torch.tensor([
    [0.1, 0.2, 0.4, 0.3],  # 第一个样本的类别概率
    [0.7, 0.1, 0.1, 0.1],  # 第二个样本的类别概率
    [0.2, 0.3, 0.2, 0.3]   # 第三个样本的类别概率
])

# 获取预测类别
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print("模型输出 (outputs):")
print(outputs)
print("预测类别 (predicted):")
print(predicted)  # 输出预测的类别索引

输出结果

模型输出 (outputs):
tensor([[0.1, 0.2, 0.4, 0.3],
        [0.7, 0.1, 0.1, 0.1],
        [0.2, 0.3, 0.2, 0.3]])
预测类别 (predicted):
tensor([2, 0, 1])

解释

• 第一个样本的预测类别是 2（因为第 2 列的概率最高）。
• 第二个样本的预测类别是 0（因为第 0 列的概率最高）。
• 第三个样本的预测类别是 1（因为第 1 列的概率最高）。

注意事项

1. outputs.data 的使用：

   • outputs.data 可直接使用 outputs，故可替换为 torch.max(outputs, 1)。

2. torch.max 的返回值：

   • 如果你需要同时获取最大值和索引，可以直接解包两个返回值：

     max_values, predicted = torch.max(outputs, 1)
     

3. 分类任务中的使用：

   • 这种方法通常用于分类任务，其中 outputs 是模型的输出，经过 softmax 或 log_softmax 处理后的类别概率。