图像分类问题中正负样本如何分类
假设我们要处理图像分类问题，假设batch_size=16,num_class=10,那么进行on
e-hot编码之后的label为[16,10]的张量，而经过model后的output也应该为[16,10]，假如我现在要获得正样本，负样本，应该如何用代码去实现。
目的是为了使用torch.nn.TripletMarginLoss,其要求输入正样本和负样本：
博主解决了吗？我也在思考这个问题，怎么选取负样本呢？
你这个只是完成了模型的搭建，下面需要训练，然后才能预测
在backward下面依次需要定义
optimizer，比如说sgd adam等
然后定义step，最后train才是学习。