У меня есть тензор с N предсказаниями для классов N объектов, и у меня есть другой тензор с реальными N классами целевых объектов. Я хотел бы вытащить тензорные индексы, где мои предсказания классификатора неверны.
Рассмотрим два следующих тензора, определенных как:
import torch
predictions = torch.tensor([ [0], [1], [1], [0], [0], [1] ])
target = torch.tensor([ [0], [0], [1], [1], [0], [1] ])
Я хочу найти некоторую функцию, в которой я могу передать эти два вектора и вернуть список типа index_diff = [1, 3]. Эта функция существует? Мои текущие мысли состоят в том, чтобы привести оба этих вектора к пустым массивам, а затем пройтись по N разам и сравнить каждую запись по каждому индексу, но мне это показалось немного сложным. Есть ли альтернатива?