如何修改PyTorch的Prediction結果？
Jul 24, 2021
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假設今天我們的模型在一個擁有6種不同Label的資料集上進行訓練，模型用來預測的時候，會輸出0, 1, 2, 3, 4, 5這6種不同的數字。
然而，如果我們改變Testing方式，打算將第1, 2, 3, 4 ,5這5個數字，都視為同一個Label，也就是只剩下兩種Label的情況(0和1)
我們可以怎麼做呢？
在PyTorch程式碼進行Forward的過程中，會有類似以下的寫法。我們的方法就是直接將輸出大於1的結果都轉換成1，這樣就能得到只有2種Label的輸出結果了。
output = model(images) #模型輸出得到Output
_, preds = torch.max(output, 1) #轉換成實際的label(preds)# 將preds搭配lambda function，只要preds中的預測結果有大於1的數值，則全轉換成1
preds = torch.tensor([(lambda i: 1 if i > 1 else i)(i) for i in preds]).cuda()target = torch.tensor([(lambda i: 1 if i > 1 else i)(i) for i in target]).cuda()# 如此一來，我們的模型就能以2個label的方式進行輸出
