我有一个已经划分好的数据集,分别是D:\wjd\train和D:\wjd\val,现在想看它们之间的准确率
时间: 2023-07-04 20:28:40 浏览: 49
要计算训练集和验证集之间的准确率,你需要首先对数据集进行预测,然后将预测结果与真实标签进行比较,计算分类准确率。具体步骤如下:
1. 加载模型和数据集
首先需要加载你训练好的模型,然后加载你的训练集和验证集。
```python
import torch
from torchvision import datasets, transforms
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 定义数据转换
data_transforms = transforms.Compose([
transforms.Resize(size=(224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder('D:/wjd/train', transform=data_transforms)
val_dataset = datasets.ImageFolder('D:/wjd/val', transform=data_transforms)
```
2. 对数据集进行预测
接下来,需要使用训练好的模型对训练集和验证集进行预测,并将预测结果保存到列表中。
```python
# 对训练集进行预测
train_preds = []
for i in range(len(train_dataset)):
inputs, _ = train_dataset[i]
inputs = inputs.unsqueeze(0)
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
train_preds.append(preds.item())
# 对验证集进行预测
val_preds = []
for i in range(len(val_dataset)):
inputs, _ = val_dataset[i]
inputs = inputs.unsqueeze(0)
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
val_preds.append(preds.item())
```
3. 计算分类准确率
最后,需要将预测结果和真实标签进行比较,计算分类准确率。
```python
import numpy as np
# 计算训练集准确率
train_labels = np.array([label for _, label in train_dataset])
train_acc = np.mean(np.array(train_preds) == train_labels)
print('训练集准确率:{:.2f}%'.format(train_acc * 100))
# 计算验证集准确率
val_labels = np.array([label for _, label in val_dataset])
val_acc = np.mean(np.array(val_preds) == val_labels)
print('验证集准确率:{:.2f}%'.format(val_acc * 100))
```
这样,你就可以计算出你的训练集和验证集之间的准确率了。