timesformer输出混淆矩阵

TimesFormer是一种基于Transformer结构的模型，可以用于各种自然语言处理任务和计算机视觉任务。混淆矩阵通常用于评估分类模型的性能，它展示了模型在每个类别上的预测结果和真实标签之间的关系。以下是使用TimesFormer模型进行分类任务并输出混淆矩阵的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载TimesFormer模型和测试数据
model = TimesFormer()
test_data = load_test_data()

# 开始推理
model.eval()
with torch.no_grad():
    preds = []
    targets = []
    for batch in test_data:
        input_ids = batch['input_ids']
        attention_mask = batch['attention_mask']
        target = batch['target']
        output = model(input_ids, attention_mask)
        pred = F.softmax(output, dim=1).argmax(dim=1)
        preds.extend(pred.cpu().numpy())
        targets.extend(target.cpu().numpy())

# 计算混淆矩阵并输出
conf_matrix = confusion_matrix(targets, preds)
print(conf_matrix)

在以上示例中，我们首先加载了TimesFormer模型和测试数据。然后，在推理过程中，我们使用torch.no_grad()来禁用梯度计算，以加快推理速度。在每个批次中，我们使用模型对输入进行预测，并使用softmax函数将输出转换为概率分布。我们使用argmax函数选择具有最高概率的类别作为预测结果，并将预测结果和真实标签存储在列表中。最后，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵，并将其输出到控制台。