写一个把所有轮次的logits累计起来并保存的代码
时间: 2024-02-11 20:06:47 浏览: 24
好的,以下是一个将所有轮次的logits累计并保存的Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 假设有5个轮次,每个轮次有10个logits
num_rounds = 5
num_logits_per_round = 10
# 创建一个零矩阵来保存所有轮次的logits
all_logits = np.zeros((num_rounds, num_logits_round))
# 模拟每个轮次的logits
for i in range(num_rounds):
logits = np.random.rand(num_logits_per_round)
all_logits[i] = logits
# 将所有轮次的logits累计起来
sum_logits = np.sum(all_logits, axis=0)
# 保存累计后的logits到文件
np.savetxt("summed_logits.txt", sum_logits)
```
这个示例代码假设每个轮次都有相同数量的logits,并将它们存储在一个numpy数组中。然后,使用numpy的sum函数将所有轮次的logits累计起来,最后将累计结果保存到文件中。你可以根据实际情况修改代码以适应你的需求。
相关问题
请写一段将logits 保存在 logits.npy的代码。
好的,以下是保存 logits 的代码:
```python
import numpy as np
# 假设你已经有了 logits
logits = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 保存 logits
np.save('logits.npy', logits)
```
这段代码将 logits 保存在文件 logits.npy 中。你可以在需要的时候使用以下代码来加载 logits:
```python
# 加载 logits
logits = np.load('logits.npy')
```
希望这可以帮助到你!
给我一段代码从保存logits到用logits计算出AUROC和PR值
好的,以下是一段从保存 logits 到计算 AUROC 和 PR 值的 Python 代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score, average_precision_score
# 假设 logits 已经被保存在了 logits.npy 文件中
logits = np.load('logits.npy')
# 假设正样本的标签为 1,负样本的标签为 0
labels = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
# 计算 AUROC 值
auroc = roc_auc_score(labels, logits)
print('AUROC:', auroc)
# 计算 PR 值
pr = average_precision_score(labels, logits)
print('PR:', pr)
```
在这段代码中,我们首先从 logits.npy 文件中加载了 logits,然后用 labels 数组表示每个样本的标签。接着,我们使用 sklearn 库中的 roc_auc_score 和 average_precision_score 函数分别计算了 AUROC 和 PR 值,并将它们输出到屏幕上。注意,这里的 logits 和 labels 只是示例数据,实际使用时需要根据具体情况进行相应修改。