correct_preds = 0 total_preds = 0 with torch.no_grad(): for data in test_iter: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) total_preds += labels.size(0) correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data)) total_preds = len(labels) accuracy = correct_preds / total_preds
时间: 2024-03-19 19:43:04 浏览: 28
根据您提供的代码,您想计算模型在测试集上的准确率。但是,您在计算正确预测数和总预测数时存在问题。代码中应该将变量 correct_preds 和 total_preds 的赋值语句修改为:
```
correct_preds += torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds += labels.size(0)
```
这样才能正确计算模型在测试集上的准确率。另外,您在计算准确率时,应该将总预测数转换为 float 类型,否则准确率将始终为 0。可以使用以下代码计算准确率:
```
accuracy = correct_preds.float() / total_preds
```
希望对您有所帮助!
相关问题
with torch.no_grad(): y_preds = TTA(images,model).cpu().numpy()
这段代码使用了 PyTorch 的上下文管理器 `torch.no_grad()`,它的作用是在这个上下文中禁用梯度计算,以减少内存的使用并加快前向计算的速度。这个上下文管理器适用于在推理时对模型进行前向计算,因为推理时不需要计算梯度。在这个上下文中,代码对输入的 `images` 进行了数据增强(TTA),并使用训练好的模型 `model` 进行前向计算得到预测结果 `y_preds`,最后将结果转换为 NumPy 数组并移动到 CPU 上。
correct_preds +=torch.sum(preds==labels.data) total_preds+=len(labels) accuracy=correct_preds.double()/total_preds 检查并优化代码
这段代码的作用是计算模型的准确率。具体来说,correct_preds记录了模型预测正确的样本数,total_preds记录了总样本数,accuracy则是准确率。
这段代码的实现比较简单,也比较高效。但是有一些可以改进的地方。具体来说:
1. 可以使用PyTorch内置的函数来简化代码。例如,可以使用torch.eq()函数来代替"=="操作符,这样可以提高代码的可读性和效率。
2. 可以使用PyTorch的数据并行功能来加速模型的训练。数据并行可以将单个模型的训练分布到多个GPU上并行计算,从而加快模型训练的速度。
3. 可以使用优化器来调整模型的学习率和其他参数,以提高模型的准确性和收敛速度。常见的优化器包括Adam、SGD等。
综上所述,下面是优化后的代码:
```python
correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds = len(labels)
accuracy = correct_preds.double() / total_preds
```
当然,优化的具体方式还需要根据实际情况进行选择。