pytorch画出混淆矩阵

要使用PyTorch绘制混淆矩阵，你可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保你已经导入了需要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

然后，定义一个函数来绘制混淆矩阵：

def plot_confusion_matrix(confusion_matrix, labels):
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt="d", cmap="Blues", xticklabels=labels, yticklabels=labels)
    plt.xlabel('Predicted')
    plt.ylabel('Actual')
    plt.show()

接下来，你需要计算混淆矩阵。假设你有模型的预测结果和真实标签，你可以使用`sklearn.metrics`库中的`confusion_matrix`函数来计算混淆矩阵。这个函数接受两个参数：真实标签和预测标签。

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设predictions是模型的预测结果，labels是真实标签
cm = confusion_matrix(labels, predictions)

最后，调用`plot_confusion_matrix`函数来绘制混淆矩阵：

# 假设labels是类别的列表
plot_confusion_matrix(cm, labels)

这样就可以绘制出混淆矩阵了。注意，你需要将类别的列表传递给`plot_confusion_matrix`函数，以确保正确的类别标签显示在矩阵的横纵轴上。

希望对你有所帮助！