有两个张量,tensor([0, 1, 1], device='cuda:0') 代表两个预测值,tensor([ 0, 0, 1], device='cuda:0')代表两个真实值,如何用代码计算准确率,并输出错误的个数有几个
时间: 2024-01-22 17:20:31 浏览: 18
可以使用以下代码计算准确率并输出错误的个数:
```python
import torch
# 两个预测值
pred = torch.tensor([0, 1, 1], device='cuda:0')
# 两个真实值
target = torch.tensor([0, 0, 1], device='cuda:0')
# 计算准确率
accuracy = (pred == target).float().mean()
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')
# 计算错误的个数
num_errors = (pred != target).sum().item()
print(f'Number of errors: {num_errors}')
```
输出结果为:
```
Accuracy: 0.67
Number of errors: 1
```
其中,准确率为 0.67,即两个预测值中有两个与真实值相同,一个不同;错误的个数为 1。
相关问题
有两个张量,tensor([0, 1, 1], device='cuda:0') 代表两个预测值,tensor([ 0, 0, 1], device='cuda:0')代表两个真实值,如何用代码计算准确率
可以使用PyTorch中的函数来计算准确率。具体实现如下:
```python
import torch
pred = torch.tensor([0, 1, 1], device='cuda:0')
true = torch.tensor([0, 0, 1], device='cuda:0')
accuracy = (pred == true).float().mean() # 计算准确率
print(f'Accuracy: {accuracy.item()}')
```
运行结果为:
```
Accuracy: 0.6666666865348816
```
其中,`(pred == true)` 会返回一个布尔类型的张量,表示预测值和真实值是否相等。将其转化为浮点型后,计算平均值即可得到准确率。
计算tensor([0, 1], device='cuda:0') 和tensor([ 0, 0], device='cuda:0')这两个张量的准确率
这两个张量都是长度为2的一维张量,分别表示预测值和真实值。其中,第一个张量的预测值为1,真实值为0和1;第二个张量的预测值都为0,真实值也为0。
由于准确率的定义为正确预测的样本数占总样本数的比例,因此需要先计算这两个张量中有多少个样本被正确预测了。
对于第一个张量,只有第二个样本被正确预测,因此正确预测的样本数为1。对于第二个张量,两个样本均被正确预测,因此正确预测的样本数为2。
因此,这两个张量的准确率分别为1/2=0.5和2/2=1.0。