preds = torch.argmax(preds, dim=1) sum_accu += (preds == label).float().mean()这两行代码什么意思
时间: 2023-05-30 12:02:51 浏览: 102
这两行代码的意思是:
首先,使用 PyTorch 中的 `argmax()` 函数找到预测概率最大的类别,即将预测结果从概率空间转化为类别空间。
然后,计算模型在当前批次数据上的准确率,即将预测结果与真实标签进行比较,得到一个布尔型的张量,然后将其转化为浮点型并求平均值,得到准确率。
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preds = torch.max(outputs, 1)[1]
这行代码是在PyTorch中用来获取模型输出中每个样本的预测结果的索引。具体来说,假设outputs是模型的输出,它的第一维是样本维度,第二维是类别维度,那么torch.max(outputs, 1)将会返回一个元组,第一个元素是每个样本在第二维上的最大值,第二个元素是每个样本在第二维上最大值的索引。因为我们通常只需要知道每个样本最有可能的预测结果,所以我们使用[1]索引取出每个样本的预测结果的索引。最终,preds将会是一个大小为(batch_size,)的张量,其中每个元素表示一个样本的预测结果的索引。
correct_preds = 0 total_preds = 0 with torch.no_grad(): for data in test_iter: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) total_preds += labels.size(0) correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data)) total_preds = len(labels) accuracy = correct_preds / total_preds
根据您提供的代码,您想计算模型在测试集上的准确率。但是,您在计算正确预测数和总预测数时存在问题。代码中应该将变量 correct_preds 和 total_preds 的赋值语句修改为:
```
correct_preds += torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds += labels.size(0)
```
这样才能正确计算模型在测试集上的准确率。另外,您在计算准确率时,应该将总预测数转换为 float 类型,否则准确率将始终为 0。可以使用以下代码计算准确率:
```
accuracy = correct_preds.float() / total_preds
```
希望对您有所帮助!