预测函数报错，长度不对

很cool的阳

在将列表转换为 torch.tensor 之前，应确保列表中的所有元素都是相同维度的 numpy.ndarray。如果列表中的元素是 torch.Tensor，可以先将它们转换为 numpy.ndarray，然后再转换为 torch.tensor。
如果列表中的元素是 torch.Tensor，可以使用 torch.stack 来堆叠它们，而不是直接使用 torch.tensor。

很cool的阳

Terence888 发表于 2024-11-7 10:51
predictions输出的形状是2列，报错如下

你需要对每个样本的概率值进行迭代，而不是对整个 predictions 张量进行迭代。你可以使用 predictions 张量的 .tolist() 方法将其转换为列表，然后对每个样本进行迭代，最后对每个样本的概率值进行比较。
predictions = torch.nn.functional.softmax(torch.tensor(pre_valid, dtype=torch.float32), dim=-1)
result = [1 if max(prob) > 0.5 else 0 for prob in predictions]