correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
时间: 2024-05-24 11:15:56 浏览: 16
这行代码是用来计算模型预测结果中正确分类的数量的。它首先将模型的预测结果和真实标签进行比较,得到一个由 True 和 False 组成的张量。然后使用 .eq() 方法将张量中的每个元素与 target.view_as(pred) 中对应位置的元素相比较,得到一个新的张量。最后使用 .sum() 方法将张量中 True 的数量相加,得到正确分类的数量。最后使用 .item() 方法将正确分类的数量转换为 Python 中的标量值。
相关问题
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()是什么意思
这段代码是在计算分类任务中模型预测的正确分类数量。其中,
- `pred` 是模型对输入数据的预测输出;
- `target` 是输入数据的真实标签;
- `pred.eq(target.view_as(pred))` 是将模型预测的类别与真实标签进行比较,得到一个布尔类型的 Tensor;
- `.sum().item()` 是将布尔类型的 Tensor 进行求和,并将结果转换为 Python 中的标量。
因此,`correct` 变量记录的是模型在当前 batch 中预测正确的样本数量。
correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()
This line of code is used to compute the number of correct predictions made by a model during training or evaluation.
`pred` is the predicted output of the model, which is compared to the ground truth `target` using `eq()` to get a tensor of boolean values indicating whether the prediction was correct or not.
`target.data.view_as(pred)` is used to reshape `target` to have the same shape as `pred` so that the `eq()` operation can be applied element-wise.
`cpu()` is used to move the tensor to the CPU if it was computed on a GPU.
Finally, `sum()` is used to compute the total number of correct predictions in the batch.
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