compute_metrics

`compute_metrics` 是一个常用于评估自然语言处理模型性能的函数。它可以计算出一些常见的指标，如准确率、召回率、F1 值等。这些指标可以帮助我们了解模型的表现情况，并进行调整和优化。

在使用 `compute_metrics` 函数时，需要提供一个预测结果和一个真实结果的列表。每个列表的元素都是一个字典，其中包含了文本、标签等信息。函数将会根据这些信息计算出各种指标，并返回一个包含这些指标的字典。

使用 `compute_metrics` 函数可以方便地比较不同模型的性能，也可以用来监控模型的训练过程。

相关问题

sdmetrics.compute_metrics

`sdtmetrics.compute_metrics` 是一个函数，用于计算机器学习模型的性能指标。它可以接受以下参数：

- `true_labels`：真实标签的数组或列表。
- `predicted_labels`：预测标签的数组或列表。
- `metrics`：要计算的指标的列表。可以是以下指标之一或多个：准确率、精度、召回率、F1分数、ROC曲线下面积、平均精度均值等。
- `pos_label`：二元分类问题中的正类标签。默认为`1`。
- `average`：多分类问题中的平均类型。默认为`'macro'`。

函数将返回一个字典，其中包含每个指标的值。

如何解决Loading and preparing results... DONE (t=0.01s) creating index... index created! Running per image evaluation... Evaluate annotation type *bbox* DONE (t=0.44s). Accumulating evaluation results... Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 133, in <module> main() File "tools/train.py", line 129, in main runner.train() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/runner.py", line 1721, in train model = self.train_loop.run() # type: ignore File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 102, in run self.runner.val_loop.run() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 366, in run metrics = self.evaluator.evaluate(len(self.dataloader.dataset)) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/evaluator.py", line 79, in evaluate _results = metric.evaluate(size) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/metric.py", line 133, in evaluate _metrics = self.compute_metrics(results) # type: ignore File "/home/wangbei/mmdetection(coco)/mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py", line 512, in compute_metrics coco_eval.accumulate() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/pycocotools-2.0-py3.8-linux-x86_64.egg/pycocotools/cocoeval.py", line 378, in accumulate tp_sum = np.cumsum(tps, axis=1).astype(dtype=np.float) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. `np.float` was a deprecated alias for the builtin `float`. To avoid this error in existing code, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 29887 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 29886) of binary: /home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/bin/python

这个错误看起来像是在使用numpy时出现了问题。根据错误信息，似乎是在`pycocotools/cocoeval.py`文件中的`np.float`出现了问题。这是因为在NumPy 1.20中，`np.float`被弃用了。为了解决这个问题，你需要将代码中的`np.float`替换为`float`或`np.float64`。

你可以在`pycocotools/cocoeval.py`文件中找到`tp_sum = np.cumsum(tps, axis=1).astype(dtype=np.float)`这一行代码，将其中的`np.float`替换为`float`或`np.float64`。如果你不确定应该使用哪个，请根据NumPy版本查看官方文档或参考错误信息中提供的链接。

在修改代码后，重新运行程序，应该就可以解决这个问题了。