计算神经网络的测试集loss
时间: 2023-06-27 15:03:21 浏览: 59
计算神经网络的测试集loss需要先将测试集数据输入到神经网络中,得到模型对每个样本的预测结果。然后,将预测结果与真实标签进行比较,计算损失值。常见的损失函数包括均方误差(MSE)和交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)等。
以MSE为例,计算公式如下:
$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$
其中,$n$表示样本总数,$y_i$和$\hat{y_i}$分别表示第$i$个样本的真实标签和模型的预测值。
代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
# 加载测试集数据
test_data = np.loadtxt('test_data.txt')
test_labels = np.loadtxt('test_labels.txt')
# 加载训练好的模型
model = torch.load('model.pt')
# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()
# 将测试集数据转化为张量形式
test_data = torch.from_numpy(test_data).float()
test_labels = torch.from_numpy(test_labels).float()
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 计算预测值
with torch.no_grad():
outputs = model(test_data)
# 计算损失值
loss = criterion(outputs, test_labels)
print('测试集损失值:', loss.item())
```
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