correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()是什么意思
时间: 2024-05-31 17:11:29 浏览: 179
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。
相关问题
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
As an AI language model, I cannot determine the context of this code snippet. However, I can explain what this line does:
This line compares the predicted output (pred) to the target output (target), converts the target output to the same shape as the predicted output using the view_as() function, and then calculates the number of elements in the predicted output that are equal to the corresponding elements in the target output. The .sum() function sums up all the occurrences of equal elements and .item() converts the result to a Python integer. The final result is the number of correct predictions.
correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()
这是一个 PyTorch 中计算准确率的代码片段,其中 `pred` 是模型的预测结果,`target` 是真实标签。`.eq()` 函数用于对比两个张量中对应位置的元素是否相等,`.data` 用于获取 `target` 张量中的数据,`.view_as(pred)` 将 `target` 张量的形状调整成与 `pred` 张量相同,最后使用 `.cpu().sum()` 将比对结果转移到 CPU 上并求和,得到准确预测的样本数。