pytorch训练准确率
时间: 2023-06-28 14:03:57 浏览: 55
在PyTorch中,可以使用 `torchmetrics` 库来计算模型的准确率。该库提供了许多常用的指标计算函数,包括准确率、精度、召回率等等。下面是一个计算准确率的示例代码:
```python
import torch
from torchmetrics import Accuracy
# 定义模型和数据集
model = ...
data_loader = ...
# 定义准确率计算器
acc = Accuracy()
# 计算准确率
model.eval()
with torch.no_grad():
for data, targets in data_loader:
outputs = model(data)
acc.update(outputs, targets)
accuracy = acc.compute()
print(f"Accuracy: {accuracy:.4f}")
```
在上面的代码中,`Accuracy` 类是一个计算准确率的计算器,它提供了 `update` 和 `compute` 方法。`update` 方法用于更新计算器的内部状态,`compute` 方法用于计算最终的准确率。在计算准确率之前,需要将模型设置为评估模式(`model.eval()`)并关闭梯度计算(`with torch.no_grad()`)。
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pytorch训练准确率代码
以下是使用PyTorch训练模型并计算准确率的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=10, out_features=5)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=5, out_features=2)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 准备数据
train_data = torch.randn(100, 10)
train_labels = torch.randint(low=0, high=2, size=(100,))
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i in range(100):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(train_data[i])
loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), train_labels[i].unsqueeze(0))
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f"Epoch {epoch + 1}, loss: {running_loss / 100}")
# 计算准确率
correct_count = 0
with torch.no_grad():
for i in range(100):
outputs = model(train_data[i])
predicted = torch.argmax(outputs)
if predicted == train_labels[i]:
correct_count += 1
accuracy = correct_count / 100
print(f"Accuracy: {accuracy}")
```
上面的代码演示了一个简单的二分类模型的训练过程,使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器。在训练完成后,使用`torch.no_grad()`上下文管理器计算准确率。
pytorch测试准确率
以下是使用PyTorch计算模型测试准确率的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 加载模型和测试数据
model = torch.load('model.pth')
test_data = torch.load('test_data.pth')
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 计算准确率
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for images, labels in test_data:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % accuracy)
```
在这个示例中,我们首先加载了训练好的模型和测试数据。然后,我们将模型设置为评估模式,这意味着在前向传递时不会计算梯度。接下来,我们遍历测试数据集中的所有图像,并使用模型进行预测。最后,我们计算模型在测试数据集上的准确率。