模型在训练集上的准确率一般在什么范围

模型在训练集上的准确率一般要高于在测试集上的准确率，因为模型很容易过拟合训练数据。一般来说，如果模型在训练集上的准确率太低，说明模型无法很好地拟合训练数据，这可能是由于模型复杂度不够或者训练数据过少等原因导致的。如果模型在训练集上的准确率太高，超过了测试集上的准确率，就可能存在过拟合问题。因此，训练集上的准确率一般应该在测试集上的准确率附近，但并不一定要完全相同。具体来说，训练集上的准确率应该高于测试集上的准确率，但是两者之间的差距应该尽量小。

相关问题

如何计算模型在训练集上的准确率

计算模型在训练集上的准确率的代码与计算模型在验证集上的准确率的代码类似，只需要将验证集的变量名替换为训练集的变量名即可。具体地，可以使用以下代码计算模型在训练集上的准确率：

total = 0
correct = 0
for batch in train_loader:
    train_inputs, train_labels = batch
    train_inputs, train_labels = train_inputs.to(device), train_labels.to(device)
    train_outputs = model(train_inputs)
    _, train_predicted = torch.max(train_outputs.data, 1)
    total += train_labels.size(0)
    correct += (train_predicted == train_labels).sum().item()
train_acc = correct / total

这段代码中，`train_loader`是训练集的数据加载器，`model`是训练好的模型，`device`是指定的设备，例如GPU。代码中的逻辑和计算验证集准确率的代码类似，不同之处在于这里计算的是训练集上的准确率。

输出模型在训练集上的准确率的代码

您好，要输出模型在训练集上的准确率，可以借助PyTorch提供的工具函数`torchmetrics.functional.accuracy()`来计算准确率。

以下是可能的实现示例：

import torchmetrics

def evaluate_train(data_loader_train, model, device):
    model.train(False) # 将模型设置为评估模式
    total = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data in data_loader_train:
            inputs, labels = data
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    accuracy = 100 * correct / total
    print(f"Accuracy of the network on the {total} training images: {accuracy:.1f}%")
    return accuracy

def train(num_epochs, model, optimizer, criterion, data_loader_train, data_loader_val, device):
    max_accuracy = 0
    max_accuracy_train = 0
    for epoch in range(num_epochs):
        # 训练模型
        for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader_train):
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

        # 在训练集上评估模型
        train_accuracy = torchmetrics.functional.accuracy(outputs, labels)
        max_accuracy_train = max(max_accuracy_train, train_accuracy)
        print(f"Accuracy of the network on the {len(data_loader_train.dataset)} training images: {train_accuracy:.1f}%")
        print(f'Max training accuracy: {max_accuracy_train:.2f}%')

        # 在验证集上评估模型
        test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) 
        print(f"Accuracy of the network on the {len(data_loader_val.dataset)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%")
        max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) 
        print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')

这样就可以在训练过程中同时输出模型在训练集和验证集上的准确率，并记录最大准确率。注意，这里的训练集准确率是在每个epoch结束时计算的，因此它只反映了最后一个batch的准确率。如果需要更准确的训练集准确率，可以在每个epoch开始时将`total`和`correct`清零。