pytorch测试准确率
时间: 2023-12-03 14:40:26 浏览: 30
以下是使用PyTorch计算模型测试准确率的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 加载模型和测试数据
model = torch.load('model.pth')
test_data = torch.load('test_data.pth')
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 计算准确率
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_data:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % accuracy)
```
在这个示例中,我们首先加载了训练好的模型和测试数据。然后,我们将模型设置为评估模式,这意味着在前向传递时不会计算梯度。接下来,我们遍历测试数据集中的所有图像,并使用模型进行预测。最后,我们计算模型在测试数据集上的准确率。
相关问题
pytorch 准确率
PyTorch 是一个深度学习框架,用于训练神经网络模型。准确率是衡量模型性能的一种指标,通常用于分类任务。在 PyTorch 中,可以使用各种指标来评估模型的性能,包括准确率。
在训练过程中,可以使用 PyTorch 自带的 `nn.CrossEntropyLoss()` 损失函数计算模型的损失,该函数会自动计算模型的准确率。在模型训练完成后,可以使用测试数据集来计算模型的准确率。例如,可以使用以下代码计算模型在测试数据集上的准确率:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
其中,`testloader` 是测试数据集的数据加载器,`net` 是已经训练好的模型,`correct` 和 `total` 分别表示预测正确的样本数和总样本数。最后的输出结果是模型在测试数据集上的准确率。
准确率计算pytorch
Pytorch中可以使用混淆矩阵来计算准确率、误判率和召回率。混淆矩阵是一个表格,用于比较模型预测结果和真实结果之间的差异。在混淆矩阵中,行表示真实结果,列表示预测结果。对角线上的数字表示正确分类的数量,非对角线上的数字表示错误分类的数量。通过混淆矩阵,可以计算出准确率、误判率和召回率等指标。
下面是一个计算准确率的Pytorch代码示例:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 定义模型和数据集
model = ...
test_loader = ...
# 测试模型
model.eval()
y_true = []
y_pred = []
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = model(data)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
y_true.extend(target.tolist())
y_pred.extend(pred.tolist())
# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 计算准确率
accuracy = conf_mat.diagonal().sum() / conf_mat.sum()
print('Accuracy:', accuracy)
```
在上面的代码中,首先定义了模型和数据集,然后使用模型对测试集进行预测,并将预测结果和真实结果保存在`y_pred`和`y_true`列表中。接着,使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵,最后通过混淆矩阵计算准确率。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)