pip install -e.torch metrics

在Python中，`pip install -e .[torch] metrics` 这个命令是用来安装一个名为"metrics"的包，并指定其依赖于torch库。这里的`-e`标志表示" editable"，意味着安装的是源码文件，这样当你对源码进行修改后，可以直接反映到已安装的包上，不需要每次都重新安装。

`.[torch]`是一个要求安装特定特征（feature）的选项，如果metrics包有针对torch的支持，它会自动安装相关的torch依赖。如果你的系统中还没有torch库，这个操作会同时安装torch。

相关问题

torchvision.metrics as metrics

### 正确导入和使用 `torchvision.metrics` 进行模型评估

#### 导入库
要使用 `torchvision.metrics` 模块来进行模型评估，首先需要确保已经安装了最新的 torchvision 版本。可以通过 pip 来完成安装：

pip install --upgrade torchvision

接着，在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中引入必要的模块。

import torch
from torchvision import models, transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import metrics as tv_metrics  # 导入metrics模块

#### 数据准备
为了展示如何应用这些度量标准，这里构建了一个简单的例子，其中包含了数据加载的过程。

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

#### 创建并训练简单模型
下面定义一个基础的卷积神经网络，并对其进行快速训练以便后续测试。

model = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10)  # 修改最后一层适应CIFAR-10分类任务

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(2):  # 只做两个epoch简化演示过程
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs.to(device))
        loss = criterion(outputs, labels.to(device))

        loss.backward()
        optimizer.step()

#### 使用 `torchvision.metrics` 计算评价指标
现在可以利用 `torchvision.metrics` 提供的功能来计算一些常见的性能指标，比如准确率、混淆矩阵等。

# 初始化metric对象
accuracy_metric = tv_metrics.Accuracy().to(device)

with torch.no_grad():
    for images, targets in test_loader:
        predictions = model(images.to(device)).argmax(dim=-1)
        
        accuracy_metric.update(predictions, targets.to(device))  

print(f'Test Accuracy: {accuracy_metric.compute()}')

上述代码展示了如何通过 `torchvision.metrics` 对象收集预测结果并与目标标签对比从而得到最终的准确性得分[^1]。

ImportError: cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\rena666\.conda\envs\torch\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

这个错误提示表明在您尝试导入`plot_roc_curve`函数时出现了问题。根据错误信息，您使用的是位于`C:\Users\rena666\.conda\envs\torch\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py`路径下的`__init__.py`文件。

可能的原因是您使用的`scikit-learn`版本较旧，该版本可能不包含`plot_roc_curve`函数。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确保您正在使用最新版本的`scikit-learn`库。您可以使用以下命令更新库：

   pip install -U scikit-learn

2. 如果您已经安装了最新版本的`scikit-learn`，请检查您当前安装的`scikit-learn`版本。您可以使用以下代码来查看版本号：

   import sklearn
   print(sklearn.__version__)

确认您的版本号是否高于0.22，因为`plot_roc_curve`函数在0.22版本之后才可用。

3. 如果您的版本低于0.22，建议您升级`scikit-learn`到最新版本。如果您的代码依赖于旧版本的某些特性，您可能需要相应地调整代码以适应新版本。

请注意，我提供的建议是基于一般情况下解决此类错误的经验。具体解决方案可能因您的代码和环境而异。