我训练了我的 CNN（模型）分类器，并想在一些新图像上检查它。我有图像 x，所以这个语法适用于我的一个图像：
torch.argmax(model(x))
如果我想对另外 2 个图像（不同的类别）进行分类，比如说图像 y 和 z，该怎么办？我应该为每张图片写一个新行还是可以将上面3个代码放在一起？
在图像上检查训练有素的 CNN
数据挖掘
Python
分类
卷积神经网络
计算机视觉
火炬
2022-03-04 01:44:33
1个回答
torch.argmax有一个额外的参数dim，您可以指定该参数，以便在特定维度上采用最大值。如果您指定表示图像数量的维度，它将返回一个索引数组，其中每个值都用于一个图像。例如：
import torch
# 3 images with 5 classes
t = torch.randn(3, 5)
# tensor([[-1.2917, 1.3740, 0.6967, -0.0575, 0.3702],
# [ 0.5428, 1.0863, 0.3951, 1.8535, 1.0926],
# [ 0.5865, 0.8522, -0.6858, 0.5297, -0.1320]])
# get the argmax over the first dimension, which specifies the number of images
torch.argmax(t, dim=1)
# tensor([1, 3, 1])
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