pytorch测召回率代码
时间: 2023-09-23 07:13:31 浏览: 68
计算召回率的代码通常需要先定义一个计算函数,然后调用该函数并传入模型输出的结果和标签数据。以下是一个使用PyTorch计算二分类问题召回率的示例代码:
```python
import torch
def recall(output, target):
# 将模型输出的概率值转化为二分类的预测结果
pred = torch.round(torch.sigmoid(output))
# 计算真实正例的数量
true_positive = (pred * target).sum().float()
# 计算所有正例的数量
all_positive = target.sum().float()
# 计算召回率
recall = true_positive / all_positive
return recall
# 使用示例
output = torch.tensor([0.3, 0.8, 0.6, 0.1])
target = torch.tensor([0, 1, 1, 0])
print(recall(output, target))
```
在这个示例中,`output`表示模型输出的概率值,`target`表示标签数据,都是Tensor类型。首先将`output`转化为预测结果,然后计算真实正例的数量和所有正例的数量,最后计算召回率。这里使用了PyTorch内置的函数`torch.sigmoid()`来将概率值转化为预测结果。
相关问题
pytorch计算多分类精确率召回率代码
以下是一个计算多分类精确率和召回率的PyTorch代码示例:
```
import torch
# 随机生成一个3类,100个样本的分类结果
y_true = torch.randint(0, 3, (100,))
y_pred = torch.randint(0, 3, (100,))
# 计算精确率和召回率
tp = torch.sum((y_true == y_pred) & (y_true != 0))
fp = torch.sum((y_true != y_pred) & (y_true != 0))
fn = torch.sum((y_true != y_pred) & (y_true == 0))
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
```
当然,这只是一个简单的示例代码,实际上在实际应用中可能需要更复杂的处理逻辑,比如处理样本不均衡等情况。
准确率,精确率,召回率pytorch代码
要计算准确率、精确率和召回率的PyTorch代码,可以使用以下参考内容中提供的方法:
引用中的代码段提供了计算精确率、召回率和F1值的函数,其中使用了TP(真正例)、TN(真负例)、FP(假正例)和FN(假负例)这些变量来计算这些指标。你可以根据实际情况将这些变量初始化为0,然后在每次预测中根据预测结果和真实标签更新这些变量的值。
引用中的代码段提供了读取标签的辅助函数,可以用于从文件中获取真实标签。
你可以根据你的实际需求将这些代码片段整合到你的PyTorch代码中,并根据你的数据集和模型进行相应的调整。
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