def accuracy(output, target, topk=(1,), weighted = False): """Computes the precision@k for the specified values of k""" with torch.no_grad(): maxk = max(topk) batch_size = target.size(0) _, pred = output.topk(maxk, 1, True, True) pred = pred.t() correct = pred.eq(target.view(1, -1).expand_as(pred)) # print(pred) res = [] for k in topk: correct_k = correct[:k].view(-1).float().sum(0, keepdim=True) res.append(correct_k.mul_(100.0 / batch_size)) return res
时间: 2023-06-11 09:05:37 浏览: 95
这是一个计算模型预测精度的函数,根据输出值和目标值的比较来计算。参数topk表示需要计算的前几个精度,weighted表示是否需要按权重计算精度。函数内部使用了torch库的no_grad()函数,防止梯度累积。
函数使用方法:输入输出和目标值,可以选择计算多少个k精度和是否需要按权重计算,返回精度计算结果。
相关问题
accuracy(m.keep_gate, gate_target, topk=(1,)
这是一个计算模型准确率的代码段,其中包括了模型的一个子模块 m.keep_gate,以及一个目标输出 gate_target。topk=(1,) 表示只计算 top1 准确率。具体的计算方式可能会根据具体的模型实现而有所不同,但一般来说会将模型的输出与目标输出进行比较,然后统计有多少个样本的预测结果与目标输出相同,最后除以总样本数得到准确率。
def get_metrics(y_test, y_predicted): precision = precision_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') recall = recall_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') f1 = f1_score(y_test, y_predicted, pos_label=None, average='weighted') accuracy = accuracy_score(y_test, y_predicted) return accuracy, precision, recall, f1
这段代码定义了一个名为`get_metrics`的函数,该函数用于计算分类模型的性能指标。函数接受两个参数:`y_test`和`y_predicted`,分别表示测试集的真实标签和模型预测的标签。
在函数内部,通过调用`precision_score`、`recall_score`、`f1_score`和`accuracy_score`函数,分别计算了精确率(precision)、召回率(recall)、F1值(f1)和准确率(accuracy)。这些指标都使用了加权平均的方式进行计算,即`average='weighted'`。
最后,函数返回了计算得到的准确率、精确率、召回率和F1值。
如果您有任何关于这段代码的问题,请随时提出。我将尽力帮助您解答。
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