基于pytorch针对图像数据集五分类的混淆矩阵代码
时间: 2023-08-18 18:05:09 浏览: 78
以下是基于PyTorch针对图像数据集五分类的混淆矩阵代码,供参考:
```python
import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 定义模型和数据加载器
model = YourModel().to(device)
test_loader = YourDataLoader()
# 测试模式
model.eval()
# 定义预测结果和真实标签
preds = []
labels = []
# 对测试数据进行预测
with torch.no_grad():
for inputs, targets in test_loader:
inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
preds.extend(predicted.cpu().numpy())
labels.extend(targets.cpu().numpy())
# 计算混淆矩阵
conf_matrix = confusion_matrix(labels, preds)
print(conf_matrix)
```
在上述代码中,需要替换以下内容:
- `YourModel()`:替换为你的模型;
- `YourDataLoader()`:替换为你的数据加载器。
在运行代码之前,需要确保已经安装了`scikit-learn`库。运行代码后,将输出混淆矩阵。
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