自定义train_steps准确率

根据引用\[1\]和引用\[2\]中的代码，我们可以看到在训练过程中，每个epoch中的train_steps是通过len(train_loader)来计算的。而在测试过程中，准确率的计算是通过累加预测正确的样本数来计算的。因此，自定义train_steps准确率的计算可以通过在训练过程中记录每个batch的准确率，并在每个epoch结束后计算平均准确率来实现。

具体的实现步骤如下：
1. 在每个epoch开始前，定义一个变量total_correct来记录每个batch的预测正确的样本数，并初始化为0。
2. 在每个batch结束后，通过torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item()来计算当前batch的预测正确的样本数，并累加到total_correct中。
3. 在每个epoch结束后，计算平均准确率，即val_accurate = total_correct / (val_num * batch_size)，其中val_num为测试集的样本数，batch_size为每个batch的样本数。

请注意，这只是一种可能的实现方式，具体的实现可能会根据代码的结构和需求有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Pytorch代码学习】——训练部分](https://blog.csdn.net/weixin_42394092/article/details/122612916)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【Tensorflow_DL_Note16】TensorFlow可视化学习3_参数，准确率的可视化](https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/80273022)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]