metrics.step(Loss=loss, SegAcc=seg_acc, EdgeAcc=edge_acc)是什么意思

这行代码用于记录指标（metrics）的值。

`metrics.step()`是一个方法，它接收一系列的指标值作为参数，并将这些值记录下来。在这个例子中，指标的名称和对应的值是`Loss`、`SegAcc`和`EdgeAcc`。其中，`Loss`表示总体损失值，`SegAcc`表示分割预测的准确率，`EdgeAcc`表示边缘预测的准确率。

通过调用`metrics.step()`方法，将这些指标值记录在指标对象中，以供后续分析和可视化使用。这可以帮助我们跟踪模型的性能和训练过程中的改进。

相关问题

def evaluate(config, model, data_iter, test=False): model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) labels_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss_total += loss labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy() labels_all = np.append(labels_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic) acc = metrics.accuracy_score(labels_all, predict_all) if test: report = metrics.classification_report(labels_all, predict_all, target_names=config.class_list, digits=4) confusion = metrics.confusion_matrix(labels_all, predict_all) return acc, loss_total / len(data_iter), report, confusion return acc, loss_total / len(data_iter)

这是一个用于模型评估的函数，输入参数包括配置文件config、模型model、数据迭代器data_iter以及一个布尔值test，表示是否进行测试。函数首先将模型设为评估模式（eval()），然后在数据迭代器上进行循环，对每个文本进行模型预测并计算损失。随后使用Numpy库将真实标签和预测标签存储下来，最后使用Scikit-learn库计算模型的准确率。如果test为True，则同时计算分类报告和混淆矩阵并返回。如果test为False，则只返回准确率和平均损失。

import matplotlib.pyplot as plt acc=history.history["accuracy"] #fit方法返口的history类对象 #History类对象包含两个属性，分别为epoch(训练轮数)和history。History)所包含的内容是由compile参数的metrics确定的 loss=history.history["loss"]#训练集loss val_acc=history.history["val_accuracy"] val_loss=history.history["val_loss"]#测试集loss epochs=range(1,len(loss)+1) plt.figure() plt.plot(epochs,acc,"bo",label="Training acc") plt.plot(epochs,val_acc,"b",label="validation acc" ) plt.title("training and validation acc") plt.legend() plt.show()

这段代码是用来绘制训练集和测试集准确率随训练轮数变化的曲线。其中，`acc`是训练集的准确率，`val_acc`是测试集的准确率，`loss`是训练集的损失函数值，`val_loss`是测试集的损失函数值。`epochs`是训练的轮数。`plt.plot`函数用来绘制曲线，"bo"表示蓝色圆点，"b"表示蓝色实线。`plt.title`函数用来设置图标题，`plt.legend`函数用来设置图例，`plt.show`函数用来显示绘制好的图形。