如何获得图像分类器中的前 5 个预测？

Question

这段代码给了我前 1 个预测，但我想要前 5 个。我该怎么做？

   # Get top 1 prediction for all images
    
    predictions = []
    confidences = []
    
    with torch.inference_mode():
      for _, (data, target) in enumerate(tqdm(test_loader)):
        data = data.cuda()
        target = target.cuda()
        output = model(data)
        pred = output.data.max(1)[1]
        probs = F.softmax(output, dim=1)
        predictions.extend(pred.data.cpu().numpy())
        confidences.extend(probs.data.cpu().numpy())

Answer 1

softmax 给出了各个类别的概率分布。 argmax 只取概率最高的类的索引。您也许可以使用 argsort 它将返回排序位置的所有索引。

示例：

a = torch.randn(5, 3)
preds = a.softmax(1); preds

输出：

tensor([[0.1623, 0.6653, 0.1724],
        [0.4107, 0.1660, 0.4234],
        [0.6520, 0.2354, 0.1126],
        [0.1911, 0.4600, 0.3489],
        [0.4797, 0.0843, 0.4360]])

这可能是具有 3 个目标、大小为 5 的批次的概率分布。沿着最后一个维度的 argmax 将给出：

preds.argmax(1)

输出：

tensor([1, 2, 0, 1, 0])

而沿着最后一个维度的 argsort 将给出：

preds.argsort(1)

输出：

tensor([[0, 2, 1],
        [1, 0, 2],
        [2, 1, 0],
        [0, 2, 1],
        [1, 2, 0]])

如您所见，上面输出中的最后一列是概率最高的预测，第二列是具有最高概率的预测第二高的概率，依此类推。