print("{:.1f}% {:.1f} {} {}".format(pass_rate, avg_score, max_score, min_score))
时间: 2024-06-06 13:05:28 浏览: 20
这段代码使用了字符串的 `format()` 方法来格式化输出结果。它包含了四个占位符 `{:.1f}`, `{:.1f}`, `{}`, `{}`,分别对应着四个变量 `pass_rate`, `avg_score`, `max_score`, `min_score`。
第一个占位符 `{:.1f}` 表示输出一个浮点数,保留一位小数。第二个占位符也是输出一个浮点数,保留一位小数。第三个和第四个占位符都是输出一个字符串,它们不需要进行格式化处理。
具体而言,这段代码会输出四个值,分别是通过率(pass_rate)、平均分(avg_score)、最高分(max_score)、最低分(min_score)。其中,通过率和平均分会被格式化为保留一位小数的浮点数,最高分和最低分则是字符串,直接输出。这些值会被按照给定的格式依次输出到标准输出流中。
相关问题
print('* Acc@1 {top1.global_avg:.3f} Acc@5 {top5.global_avg:.3f} loss_cls {losses_cls.global_avg:.3f} los其中top1.global_avg减5输出
以下是代码示例:
```python
top1_diff = top1.global_avg - top5.global_avg
print('* Acc@1 {:.3f} Acc@5 {:.3f} ({:.3f} difference) loss_cls {:.3f} loss'.format(top1.global_avg, top5.global_avg, top1_diff, losses_cls.global_avg))
```
该代码会输出类似以下内容:
```
* Acc@1 0.723 Acc@5 0.912 (0.189 difference) loss_cls 0.832 loss
```
if epoch % args.print_epoch == 0: test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%') train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} train images: {train_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, train_stats["acc1"]) print(f'train Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
可以在每次训练过程中加入以下代码来记录并输出模型在训练集上的准确率,并更新最高训练集准确率:
```
if epoch % args.print_epoch == 0:
test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%")
max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"])
print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} train images: {train_stats['acc1']:.1f}%")
max_accuracy = max(max_accuracy, train_stats["acc1"])
print(f'train Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
```
其中,`train_stats`记录了当前训练过程中模型在训练集上的准确率,每次训练完成后,判断当前的训练集准确率是否超过了最高训练集准确率,如果超过了,则更新最高训练集准确率并输出。
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