如何计算训练集上的准确率
时间: 2024-02-16 12:00:00 浏览: 26
计算训练集上的准确率需要对训练集中的每个样本进行预测,并将预测结果与真实标签进行比较。一般来说,可以按照以下步骤进行计算:
1. 将模型设置为评估模式,即将 `net.eval()` 代码添加到训练代码之前。这可以关闭一些特定于训练的操作(如 dropout 和批量归一化),以确保模型输出的是稳定的推断结果。
2. 对训练集中的每个样本进行预测。可以使用 `torch.max()` 函数获取输出中的最大值和对应的索引,以确定预测结果。
3. 将预测结果与真实标签进行比较,以计算准确率。可以使用 `torch.eq()` 函数将两个张量进行逐元素比较,返回一个布尔值张量。然后可以使用 `torch.sum()` 函数计算所有匹配元素的数量,并除以总样本数得到准确率。
下面是一个简单的代码示例,假设训练集中的样本数量为 `N`,每个样本的特征维度为 `D`,标签数量为 `C`:
```python
net.eval() # 设置为评估模式
correct = 0 # 记录正确预测的数量
total = 0 # 记录总样本数
for images, labels in train_loader:
images = images.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = correct / total
print('Training accuracy:', accuracy)
```
其中,`train_loader` 是训练集的数据加载器对象,`device` 是设备对象,`_` 表示一个无用的变量,`predicted` 是预测结果的张量。
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