(1 - labels).sum().item()这段代码的功能是什么
时间: 2024-05-26 13:12:09 浏览: 18
这段代码计算了标签中0值的数量。假设labels是一个包含0和1的tensor,(1 - labels) 将0替换为1,1替换为0,这样就得到了一个只包含1和0的tensor,然后对这个tensor执行sum()操作,得到所有1的数量,最后使用item()方法将结果转换为Python整数。因此,(1 - labels).sum().item()的结果就是labels中0的数量。
相关问题
acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item()
这段代码是用来计算模型在验证集上的准确率(accuracy)的。具体地,`predict_y`是模型在验证集上的预测结果,`val_labels`是验证集的真实标签。将预测结果和真实标签进行比较,得到一个由`True`和`False`组成的布尔值数组。将布尔值数组转换为整数数组,并求和,得到预测正确的样本数。将预测正确的样本数累加到一个变量中(`acc`),最后除以验证集样本总数,得到模型在验证集上的准确率。`to`方法是将数据移动到指定的设备(`device`),例如GPU。`.item()`方法将一个只包含一个元素的张量转换为Python标量。
解释下面的代码correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.float(), labels.long() outputs = net(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network: %d %%' % ( 100 * correct / total))
这段代码是用于计算神经网络在测试集上的分类准确率的。
首先,定义了两个变量correct和total,用于记录测试集上分类正确的样本数和总样本数。
然后,使用了with torch.no_grad()来关闭梯度计算,以便加快代码运行速度和减少内存占用。
接着,使用for循环遍历测试集中的每个样本,将输入数据inputs和标签labels传入神经网络net中进行前向传播,并获取输出值outputs。利用torch.max()函数获取输出值outputs每行中最大值和对应的索引,即预测的标签predicted。
再接下来,累加变量total的值,以记录测试集中样本的总数。同时,使用(predicted == labels).sum().item()来统计预测正确的样本数,将其累加到变量correct中。
最后,计算神经网络在测试集上的分类准确率,并打印输出。
需要注意的是,在代码中将inputs转化为float类型,labels转化为long类型,以与神经网络的输入和输出类型相匹配。同时,使用predicted == labels来比较预测值和真实标签是否相同,统计预测正确的样本数。最后计算准确率时,将correct除以total并乘以100,输出百分数形式的准确率。
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