解释一下这段代码for i in range(1, num_predict, 1): sum_accuracy = sum_accuracy + y_accuracy[i]
时间: 2023-11-01 11:06:38 浏览: 23
这段代码使用了一个 for 循环来遍历一个数字范围,其中的循环变量 i 从 1 开始,以步长为 1 递增,直到 num_predict,但不包括 num_predict。在每次循环中,代码将 y_accuracy[i] 的值加到 sum_accuracy 中。最终,sum_accuracy 将包含 y_accuracy 列表中指定范围内的所有元素的和。
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accuracy_cnt = 0 for i in range(len(x)): y = predict(network, x[i]) p = np.argmax(y) if p == t[i]: accuracy_cnt += 1 print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))什么意思
这段代码用于计算分类模型的准确率(accuracy)。
代码解释如下:
- `accuracy_cnt = 0`:初始化一个变量`accuracy_cnt`,用于记录分类正确的样本数量。
- `for i in range(len(x)):`
- `y = predict(network, x[i])`:使用预训练的神经网络模型`network`对输入`x[i]`进行预测,得到一个输出向量`y`,其中每个元素表示对应类别的概率。
- `p = np.argmax(y)`:找到概率最大的类别的索引,即预测结果。
- `if p == t[i]:`:将预测结果与实际标签`t[i]`进行比较,如果相同,则表示分类正确。
- `accuracy_cnt += 1`:如果分类正确,则将`accuracy_cnt`加1。
- `print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))`:打印最终的准确率结果。计算准确率的方法是将`accuracy_cnt`除以总样本数量`len(x)`,并将结果转换为浮点数后打印出来。
综合起来,该段代码遍历所有样本数据,使用预训练的神经网络模型进行预测,并统计分类正确的样本数量。最后,计算并打印出准确率。
def accuracy(self, x, t, batch_size=100): if t.ndim != 1 : t = np.argmax(t, axis=1) acc = 0.0 for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)): tx = x[i*batch_size:(i+1)batch_size] tt = t[ibatch_size:(i+1)*batch_size] y = self.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) acc += np.sum(y == tt) return acc / x.shape
这段代码中有一个语法错误,导致它无法正常运行。具体来说,第5行的代码中,应该在 `(i+1)` 和 `batch_size` 之间加上一个乘号 `*`,表示乘法运算,否则会出现 `SyntaxError: invalid syntax` 的错误。
修改后的代码应该是这样的:
```python
def accuracy(self, x, t, batch_size=100):
if t.ndim != 1 :
t = np.argmax(t, axis=1)
acc = 0.0
for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)):
tx = x[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
tt = t[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
y = self.predict(tx, train_flg=False)
y = np.argmax(y, axis=1)
acc += np.sum(y == tt)
return acc / x.shape[0]
```
这样修改后,这段代码应该能够正常运行了。