Unet做多分类时,预测输出大小是[1,3,128,128,128],标签大小是[1,1,128,128,128],如何计算准确率
时间: 2023-09-25 18:13:51 浏览: 46
可以使用混淆矩阵来计算多分类的准确率。以下是示例代码:
```python
import torch
# 定义混淆矩阵
confusion_matrix = torch.zeros(num_classes, num_classes)
# 计算预测结果
with torch.no_grad():
for i, (inputs, labels) in enumerate(val_loader):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 前向传播
outputs = model(inputs)
# 计算预测结果
_, preds = torch.max(outputs, 1)
# 更新混淆矩阵
for t, p in zip(labels.view(-1), preds.view(-1)):
confusion_matrix[t.long(), p.long()] += 1
# 计算准确率
accuracies = confusion_matrix.diag() / confusion_matrix.sum(1)
# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracies.mean())
```
其中,`num_classes`是分类数,`val_loader`是验证集数据加载器。`confusion_matrix`是混淆矩阵,`torch.max`函数用于计算预测结果。最后,通过计算混淆矩阵的对角线元素之和除以每行之和,得到每个类别的准确率,最终求平均得到总体准确率。
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