python计算网络训练时的平均准确率
时间: 2023-10-25 09:23:09 浏览: 38
计算网络训练时的平均准确率,需要先定义准确率的计算方式,常见的方式是通过计算正确分类的样本数占总样本数的比例来得到准确率。
假设有 $n$ 个样本,其中有 $m$ 个样本被正确分类,准确率为:
$$
accuracy = \frac{m}{n}
$$
在网络训练期间,可以在每个 epoch 或指定时间间隔内计算一次准确率,然后取平均值作为训练过程的平均准确率。
下面是一个示例代码,计算训练过程中的平均准确率:
```python
import numpy as np
def compute_accuracy(y_pred, y_true):
"""
计算准确率
"""
y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
y_true = np.argmax(y_true, axis=1)
correct = np.sum(y_pred == y_true)
total = len(y_pred)
return correct / total
# 训练过程中每个 epoch 的准确率
epoch_accuracies = [0.89, 0.91, 0.93, 0.95, 0.96]
# 计算平均准确率
mean_accuracy = np.mean(epoch_accuracies)
print("平均准确率:", mean_accuracy)
```
输出结果为:
```
平均准确率: 0.928
```
相关问题
计算DQN模型准确率的python 代码
以下是一个简单的计算DQN模型准确率的Python代码示例:
```python
# 导入相关库
import gym
import numpy as np
import torch
from collections import deque
# 定义DQN模型
class DQN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(DQN, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(4, 64)
self.fc2 = torch.nn.Linear(64, 2)
def forward(self, x):
x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 初始化环境和模型
env = gym.make('CartPole-v1')
model = DQN()
model.load_state_dict(torch.load('dqn_model.pth'))
# 定义测试函数
def test(model):
scores = deque(maxlen=100)
for i in range(100):
state = env.reset()
done = False
score = 0
while not done:
action = np.argmax(model(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)).detach().numpy())
state, reward, done, _ = env.step(action)
score += reward
scores.append(score)
return np.mean(scores)
# 计算准确率
accuracy = test(model)
print('Accuracy: {}'.format(accuracy))
```
该代码首先定义了一个简单的DQN模型,然后加载了训练好的模型权重,并定义了一个测试函数来计算模型在CartPole-v1环境下的平均得分。最后,计算并输出模型的准确率。
snownlp训练新模型如何计算交叉验证准确率
snownlp训练新模型后,可以使用sklearn中的cross_val_score函数来计算交叉验证准确率。具体步骤如下:
1. 加载训练集和测试集,可以使用sklearn的train_test_split函数随机划分。
2. 使用训练集来训练新模型。
3. 使用cross_val_score来对新模型进行交叉验证,计算交叉验证准确率。
下面是一个简单的示例代码,以演示如何使用cross_val_score函数计算snownlp训练新模型的交叉验证准确率:
```python
from snownlp import sentiment
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练新模型
sentiment.train(X_train, y_train)
# 计算交叉验证准确率
scores = cross_val_score(sentiment, X, y, cv=5)
print("交叉验证准确率: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
```
在这个示例中,我们使用snownlp训练新模型,并使用sklearn的train_test_split函数随机划分训练集和测试集。然后,我们使用训练集来训练新模型,并使用cross_val_score函数对新模型进行交叉验证。最后,我们输出平均准确率和准确率的标准差。
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