我有一个训练有素的PyTorch模型,我希望在(0-100)或(0-1)范围内获得预测的可信度分数。下面的代码给了我一个分数,但是它的范围还没有定义。我希望分数在(0-1)或(0-100)的定义范围内。知道怎么弄到这个吗?我的代码:model.eval() im = torch.from_numpy(imgs)
im = im.float() # uint8 to fp16/32
我使用ID来访问span元素,然后我发现我们不能使用ID,而必须使用refs,但是在运行这段代码之后,Uncaught ReferenceError: heroSkills is not defineddefault class Home extends Component { super();
this.heroSkills = React.createRef
我正在使用J编程语言,我尝试从概率列表中创建一个计算熵的动词(事件的结果,公式在python/pesudocode中是这样的:-sum([p*log(p,2) for p in ps]))。我尝试过使用复合(@:)的版本工作,但是基于钩子和叉子的版本似乎在做其他事情,我关心为什么要做。我试着用钩子和叉子摸索,这个案例确实证明了我的直觉是错误的。以下是代码: entropy =: +/ @: (- * 2&^.)entropy
下面是一些在中找到的示例增强代码m = Categorical(probs)next_state,特别是,m.log_prob(action)如何维护网络输出probs的计算路径?m.log_prob(action)和probs是如何“连接”的?编辑:我查看了 of log_prob,它似乎在任何地方都没有引用self.probs;只有self.logits。