pytorch搭建的卷积神经网络怎么使用混淆矩阵

使用混淆矩阵可以评估卷积神经网络的分类效果。下面是使用PyTorch实现混淆矩阵的步骤：

1. 定义混淆矩阵

confusion_matrix = torch.zeros(num_classes, num_classes)

2. 对每个batch的数据进行预测

outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)

3. 计算混淆矩阵

for t, p in zip(targets.view(-1), preds.view(-1)):
    confusion_matrix[t.long(), p.long()] += 1

4. 计算各类别的精确度

class_accuracy = confusion_matrix.diag()/confusion_matrix.sum(1)

完整代码如下：

confusion_matrix = torch.zeros(num_classes, num_classes)

model.eval()
with torch.no_grad():
    for inputs, targets in dataloader:
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        outputs = model(inputs)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        for t, p in zip(targets.view(-1), preds.view(-1)):
            confusion_matrix[t.long(), p.long()] += 1

class_accuracy = confusion_matrix.diag()/confusion_matrix.sum(1)

其中，`num_classes`为分类的类别数，`dataloader`为数据加载器。