进行了25轮训练的模型最后准确率如何计算
时间: 2024-06-04 10:06:58 浏览: 9
准确率可以通过比较模型预测的输出与真实标签的匹配程度来计算。在分类任务中,通常使用以下公式计算准确率:
准确率 = (正确预测的样本数) / (总样本数)
如果您的模型是基于训练数据进行25轮迭代训练的,您可以将训练数据集分成训练集和验证集,使用训练集训练模型,使用验证集评估模型的性能,并计算准确率。
如果您已经有测试数据集,您可以使用测试数据集评估训练好的模型,并计算准确率。在这种情况下,您需要将测试数据集分成输入和标签,将输入提供给模型,将模型输出与标签进行比较,并计算准确率。
相关问题
snownlp训练新模型如何计算交叉验证准确率
snownlp训练新模型后,可以使用sklearn中的cross_val_score函数来计算交叉验证准确率。具体步骤如下:
1. 加载训练集和测试集,可以使用sklearn的train_test_split函数随机划分。
2. 使用训练集来训练新模型。
3. 使用cross_val_score来对新模型进行交叉验证,计算交叉验证准确率。
下面是一个简单的示例代码,以演示如何使用cross_val_score函数计算snownlp训练新模型的交叉验证准确率:
```python
from snownlp import sentiment
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练新模型
sentiment.train(X_train, y_train)
# 计算交叉验证准确率
scores = cross_val_score(sentiment, X, y, cv=5)
print("交叉验证准确率: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
```
在这个示例中,我们使用snownlp训练新模型,并使用sklearn的train_test_split函数随机划分训练集和测试集。然后,我们使用训练集来训练新模型,并使用cross_val_score函数对新模型进行交叉验证。最后,我们输出平均准确率和准确率的标准差。
alextnet模型的训练准确率代码
下面是使用PyTorch框架实现alextnet模型的训练准确率的代码片段:
```python
import torch
# 定义alextnet模型
class AlexNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(AlexNet, self).__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2)
self.pool1 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2)
self.pool2 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
self.conv3 = torch.nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1)
self.conv4 = torch.nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1)
self.conv5 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1)
self.pool3 = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
self.fc1 = torch.nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096)
self.fc2 = torch.nn.Linear(4096, 4096)
self.fc3 = torch.nn.Linear(4096, 1000)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.pool2(x)
x = self.conv3(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.conv4(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.conv5(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.pool3(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x
# 计算alextnet模型的训练准确率
def compute_accuracy(model, data_loader):
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in data_loader:
images = images.cuda()
labels = labels.cuda()
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
return accuracy
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个名为AlexNet的类,它继承自torch.nn.Module,用于构建alextnet模型。然后,我们定义了一个名为compute_accuracy的函数,用于计算alextnet模型在数据集上的训练准确率。在这个函数中,我们首先使用torch.no_grad()上下文管理器关闭梯度计算,然后遍历数据集中的所有样本,将其输入模型进行预测,并计算预测结果与真实标签相符的样本数量。最后,我们根据预测正确的样本数和总样本数计算出训练准确率,并返回该值。
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