在pytorch 中計算精度、回歸率、F1 score等指標(biāo)的實(shí)例
更新時間：2020年01月18日 11:20:52 作者：Link2Link
今天小編就為大家分享一篇在pytorch 中計算精度、回歸率、F1 score等指標(biāo)的實(shí)例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
pytorch中訓(xùn)練完網(wǎng)絡(luò)后，需要對學(xué)習(xí)的結(jié)果進(jìn)行測試。官網(wǎng)上例程用的方法統(tǒng)統(tǒng)都是正確率，使用的是torch.eq()這個函數(shù)。
但是為了更精細(xì)的評價結(jié)果，我們還需要計算其他各個指標(biāo)。在把官網(wǎng)API翻了一遍之后發(fā)現(xiàn)并沒有用于計算TP，TN，F(xiàn)P，F(xiàn)N的函數(shù)。。。
在動了無數(shù)歪腦筋之后，心想pytorch完全支持numpy，那能不能直接進(jìn)行判斷，試了一下果然可以，上代碼：
# TP predict 和 label 同時為1 TP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 1)).cpu().sum() # TN predict 和 label 同時為0 TN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 0)).cpu().sum() # FN predict 0 label 1 FN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 1)).cpu().sum() # FP predict 1 label 0 FP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 0)).cpu().sum() p = TP / (TP + FP) r = TP / (TP + FN) F1 = 2 * r * p / (r + p) acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN
這樣就能看到各個指標(biāo)了。
因為target是Variable所以需要用target.data取到對應(yīng)的tensor，又因為是在gpu上算的，需要用 .cpu() 移到cpu上。
因為這是一個batch的統(tǒng)計，所以需要用+=累計出整個epoch的統(tǒng)計。當(dāng)然，在epoch開始之前需要清零
以上這篇在pytorch 中計算精度、回歸率、F1 score等指標(biāo)的實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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