给出一个统计三分类混淆矩阵数据的pytorch代码

以下是一个统计三分类混淆矩阵数据的 PyTorch 代码：

import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 定义真实标签和预测标签
y_true = torch.tensor([0, 0, 1, 1, 2, 2])
y_pred = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 0])

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true.numpy(), y_pred.numpy())
print(cm)

# 计算分类准确率
acc = np.trace(cm) / np.sum(cm)
print(acc)

以上代码中，首先定义了真实标签 `y_true` 和预测标签 `y_pred`。然后使用 `confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵，并输出结果。最后，根据混淆矩阵计算出分类准确率并输出结果。

相关问题

混淆矩阵pytorch

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用来评价分类模型预测结果的一种常用方法，它可以将模型预测的结果与真实标签进行比较，统计出模型分类正确和错误的情况。在 PyTorch 中，可以使用 sklearn 库的 confusion_matrix 函数来创建混淆矩阵。

以下是一个示例代码，它使用了一个简单的分类模型来对 CIFAR-10 数据集进行训练，并生成混淆矩阵：

import torch
import torchvision
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 定义分类模型
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 加载 CIFAR-10 数据集
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 加载模型
net = Net()
net.load_state_dict(torch.load('cifar_net.pth'))

# 测试模型
net.eval()
preds = []
labels = []
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        inputs, targets = data
        outputs = net(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        preds.extend(predicted.numpy())
        labels.extend(targets.numpy())

# 生成混淆矩阵
cm = confusion_matrix(labels, preds)
print(cm)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个简单的分类模型（Net），然后加载了 CIFAR-10 数据集和训练好的模型参数。接着，在测试集上使用模型进行预测，并将预测结果和真实标签存储在 preds 和 labels 列表中。最后，使用 confusion_matrix 函数生成混淆矩阵，并输出结果。

输出的混淆矩阵是一个 10x10 的矩阵，其中每行表示真实标签，每列表示预测标签。例如，第 i 行第 j 列表示真实标签为 i，预测标签为 j 的样本数量。对角线上的元素表示分类正确的样本数，非对角线上的元素表示分类错误的样本数。

给出一个深度学习中统计测试集上的混淆矩阵的代码示例，要求用pytorch

以下是一个使用PyTorch计算测试集混淆矩阵的示例代码：

import torch
import numpy as np

# 定义模型及测试数据
model = YourModel()
test_loader = YourTestDataLoader()

# 定义混淆矩阵
num_classes = len(test_loader.dataset.classes)
confusion_matrix = torch.zeros(num_classes, num_classes)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 遍历测试数据集
with torch.no_grad():
    for inputs, targets in test_loader:
        # 将数据放入GPU
        inputs = inputs.cuda()
        targets = targets.cuda()

        # 进行预测
        outputs = model(inputs)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)

        # 更新混淆矩阵
        for t, p in zip(targets.view(-1), preds.view(-1)):
            confusion_matrix[t.long(), p.long()] += 1

# 打印混淆矩阵
confusion_matrix = confusion_matrix.numpy()
print(confusion_matrix)

其中，`YourModel`和`YourTestDataLoader`需要根据你的具体代码进行替换。这段代码通过遍历测试数据集，依次计算每个样本的预测结果，并更新混淆矩阵。最后打印出混淆矩阵的结果。