pytorch包中如何计算测试集的准确率
时间: 2023-06-26 10:08:40 浏览: 57
在 PyTorch 中,可以通过以下步骤计算测试集的准确率:
1. 确定测试数据集的迭代器,例如 `test_loader`。
2. 将模型设置为评估模式,即 `model.eval()`。
3. 使用 `torch.no_grad()` 块包装测试循环以避免在评估时计算梯度。
4. 在测试循环中,对于每个批次的数据,使用模型进行前向传递并计算预测值。
5. 将预测值转换为类别标签,例如使用 `torch.argmax()`。
6. 将预测值与真实标签进行比较,并计算正确分类的数量。
7. 计算准确率,即正确分类的数量除以测试集中的总样本数。
下面是一个示例代码:
```python
correct = 0
total = 0
# set the model to evaluation mode
model.eval()
# iterate over the test data
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
images, labels = data
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
# calculate accuracy
accuracy = 100 * correct / total
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % accuracy)
```
其中,`correct` 记录正确分类的数量,`total` 记录测试集中的总样本数。在测试循环中,使用 `torch.max()` 找到每个样本的最大预测值,并使用 `torch.argmax()` 将其转换为类别标签。然后,使用 `==` 操作符将预测标签与真实标签进行比较,并将正确分类的数量累加到 `correct` 中。最后,通过将 `correct` 除以 `total` 计算准确率。
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