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Pytorch 實(shí)現(xiàn)計(jì)算分類器準(zhǔn)確率(總分類及子分類)

更新時(shí)間：2020年01月18日 11:27:49 作者：瘋狂的小豬oO

今天小編就為大家分享一篇Pytorch 實(shí)現(xiàn)計(jì)算分類器準(zhǔn)確率(總分類及子分類)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

分類器平均準(zhǔn)確率計(jì)算：

correct = torch.zeros(1).squeeze().cuda()
total = torch.zeros(1).squeeze().cuda()
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
      images = Variable(images.cuda())
      labels = Variable(labels.cuda())

      output = model(images)

      prediction = torch.argmax(output, 1)
      correct += (prediction == labels).sum().float()
      total += len(labels)
acc_str = 'Accuracy: %f'%((correct/total).cpu().detach().data.numpy())

分類器各個(gè)子類準(zhǔn)確率計(jì)算：

correct = list(0. for i in range(args.class_num))
total = list(0. for i in range(args.class_num))
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
      images = Variable(images.cuda())
      labels = Variable(labels.cuda())

      output = model(images)

      prediction = torch.argmax(output, 1)
      res = prediction == labels
      for label_idx in range(len(labels)):
        label_single = label[label_idx]
        correct[label_single] += res[label_idx].item()
        total[label_single] += 1
 acc_str = 'Accuracy: %f'%(sum(correct)/sum(total))
 for acc_idx in range(len(train_class_correct)):
      try:
        acc = correct[acc_idx]/total[acc_idx]
      except:
        acc = 0
      finally:
        acc_str += '\tclassID:%d\tacc:%f\t'%(acc_idx+1, acc)

以上這篇Pytorch 實(shí)現(xiàn)計(jì)算分類器準(zhǔn)確率(總分類及子分類)就是小編分享給大家的全部內(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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