混淆矩阵pytorch实现代码
时间: 2023-08-28 08:50:25 浏览: 61
以下是使用PyTorch实现混淆矩阵的代码示例:
```python
import torch
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 假设有两个类别
num_classes = 2
# 随机生成预测结果和真实标签
y_pred = torch.randint(num_classes, (100,))
y_true = torch.randint(num_classes, (100,))
# 将Tensor转换为NumPy数组
y_pred_np = y_pred.numpy()
y_true_np = y_true.numpy()
# 使用sklearn计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true_np, y_pred_np)
print(cm)
```
上述代码首先使用torch.randint()函数生成随机的预测结果和真实标签,然后将它们转换为NumPy数组。最后,使用sklearn.metrics.confusion_matrix()函数计算混淆矩阵并打印结果。
请注意,这里使用了sklearn库中的混淆矩阵函数,而不是直接使用PyTorch实现。这是因为sklearn提供了更简单、更灵活的混淆矩阵计算方式。
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resnet34进行分类,并打印混淆矩阵pytorch代码
以下是使用 PyTorch 实现 ResNet34 进行分类并打印混淆矩阵的代码:
```python
import torch
import torchvision
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 加载数据集
transform = torchvision.transforms.Compose([
torchvision.transforms.Resize((224, 224)),
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
)
])
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)
# 加载模型
model = torchvision.models.resnet34(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10)
model.load_state_dict(torch.load('resnet34_cifar10.pth'))
# 测试模型
model.eval()
y_true = []
y_pred = []
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
y_true += labels.numpy().tolist()
y_pred += predicted.numpy().tolist()
# 打印混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)
```
注意:这里的模型是在 CIFAR-10 数据集上预训练的,因此只能对 CIFAR-10 进行分类。如果要对其它数据集进行分类,需要重新训练模型。
resnet34进行4个类型分类,并打印混淆矩阵pytorch代码
以下是使用 PyTorch 实现 ResNet34 进行 4 类分类并打印混淆矩阵的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 定义 ResNet34 模型
class ResNet34(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=4):
super(ResNet34, self).__init__()
self.resnet = models.resnet34(pretrained=True)
num_ftrs = self.resnet.fc.in_features
self.resnet.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.resnet(x)
return x
# 加载数据集
# ...
# 定义模型、损失函数和优化器
model = ResNet34()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
# ...
# 测试模型并打印混淆矩阵
model.eval()
y_true = []
y_pred = []
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
y_true += labels.tolist()
y_pred += predicted.tolist()
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)
```
注意,以上代码中的数据集加载、训练等部分并没有给出,需要根据具体情况进行实现。
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