(y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item()
时间: 2024-06-02 18:12:35 浏览: 3
这行代码是用来计算分类模型的准确率的。假设模型的输出是一个大小为 (batch_size, num_classes) 的张量 y_hat,其中每行代表一个样本在每个类别上的得分。而 y 是一个大小为 (batch_size,) 的张量,代表每个样本的真实类别标签。这行代码的作用是将 y_hat 在每行上得分最高的类别作为预测标签,然后将预测标签与真实标签 y 进行比较,最后计算出预测准确率。具体来说,y_hat.argmax(dim=1) 返回一个大小为 (batch_size,) 的张量,代表 y_hat 在每行上得分最高的类别标签。然后 (y_hat.argmax(dim=1) == y) 返回一个大小为 (batch_size,) 的张量,代表预测标签与真实标签是否相同。最后 .float().mean().item() 将这个张量转化为浮点数张量,并计算出其平均值,即为预测准确率。
相关问题
(y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item()这段代码中的.item()是什么意思
在 PyTorch 中,当我们执行某些操作并得到一个张量时,这个张量可能包含很多信息,例如其形状、数据类型等。在很多情况下,我们只需要获取张量中的具体数值,而不需要保留其他信息。这时,我们可以使用 `.item()` 方法来返回张量中的一个标量值,而不是返回整个张量。
在你提供的代码中,`.item()` 方法被用于获取一个浮点数,即模型预测的准确率。这样,我们就不再需要保留准确率所在的张量,而只需将准确率作为一个标量值输出。
target = target[0] seg_pred = torch.argmax(y_hat[:, 1:], dim=1) seg_acc = (seg_pred == target[:, 1]).float().mean()是什么意思
这段代码计算了分割预测的准确率(segmentation accuracy)。
首先,将目标数据`target`中的第一个层级提取出来,赋值给`target`变量。
然后,使用`torch.argmax`函数获取预测结果`y_hat`中除第一列以外的最大值所在的索引,即分割预测结果,赋值给`seg_pred`变量。
接下来,通过比较分割预测结果`seg_pred`与目标数据`target`中除第一列的对应值是否相等,得到一个布尔型张量。将布尔型张量转换为float类型,并计算其中非零值的平均值,得到准确率。
最后,将准确率值赋值给`seg_acc`变量。
这段代码用于评估分割预测的准确率,并将结果保存在`seg_acc`变量中。
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