pred.eq(target)是什么意思
时间: 2024-06-02 20:10:13 浏览: 10
pred.eq(target)是一个PyTorch张量(tensor)的操作,它比较两个张量pred和target的元素是否相等,返回一个新的布尔张量(tensor),其中每个元素的值为True或False。如果pred和target的形状不同,则需要进行广播(broadcasting)以使它们具有相同的形状。这个操作通常用于计算分类问题中模型的准确率(accuracy)。
相关问题
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()是什么意思
这段代码是在计算分类任务中模型预测的正确分类数量。其中,
- `pred` 是模型对输入数据的预测输出;
- `target` 是输入数据的真实标签;
- `pred.eq(target.view_as(pred))` 是将模型预测的类别与真实标签进行比较,得到一个布尔类型的 Tensor;
- `.sum().item()` 是将布尔类型的 Tensor 进行求和,并将结果转换为 Python 中的标量。
因此,`correct` 变量记录的是模型在当前 batch 中预测正确的样本数量。
correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()
This line of code is used to compute the number of correct predictions made by a model during training or evaluation.
`pred` is the predicted output of the model, which is compared to the ground truth `target` using `eq()` to get a tensor of boolean values indicating whether the prediction was correct or not.
`target.data.view_as(pred)` is used to reshape `target` to have the same shape as `pred` so that the `eq()` operation can be applied element-wise.
`cpu()` is used to move the tensor to the CPU if it was computed on a GPU.
Finally, `sum()` is used to compute the total number of correct predictions in the batch.
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