在pytorch 中計(jì)算精度、回歸率、F1 score等指標(biāo)的實(shí)例
pytorch中訓(xùn)練完網(wǎng)絡(luò)后，需要對(duì)學(xué)習(xí)的結(jié)果進(jìn)行測(cè)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(gè)函數(shù)。
但是為了更精細(xì)的評(píng)價(jià)結(jié)果，我們還需要計(jì)算其他各個(gè)指標(biāo)。在把官網(wǎng)API翻了一遍之后發(fā)現(xiàn)并沒(méi)有用于計(jì)算TP，TN，F(xiàn)P，F(xiàn)N的函數(shù)。。。
在動(dòng)了無(wú)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(shí)為1 TP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 1)).cpu().sum() # TN predict 和 label 同時(shí)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(gè)指標(biāo)了。
因?yàn)閠arget是Variable所以需要用target.data取到對(duì)應(yīng)的tensor，又因?yàn)槭窃趃pu上算的，需要用 .cpu() 移到cpu上。
因?yàn)檫@是一個(gè)batch的統(tǒng)計(jì)，所以需要用+=累計(jì)出整個(gè)epoch的統(tǒng)計(jì)。當(dāng)然，在epoch開(kāi)始之前需要清零
以上這篇在pytorch 中計(jì)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?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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