acc_sum += (net(X.to(device)).argmax(dim=1) == label.to(device)).float().sum().cpu().item()

这行代码是用来计算分类准确率的。具体解释如下：

1. `(net(X.to(device)).argmax(dim=1)`：使用神经网络对输入 `X` 进行预测，并找到每个样本在输出维度上预测值最大的位置，即所属类别。

2. `== label.to(device)`：将类别标签 `label` 转移到与预测值同样的设备上，并与预测值进行比较，得到一个布尔型的 Tensor。

3. `.float().sum()`：将布尔型的 Tensor 转换为浮点型 Tensor，并对所有元素求和，得到正确分类的样本数。

4. `.cpu().item()`：将 Tensor 从 GPU 上转移到 CPU 上，并将其转换为 Python scalar，以便稍后进行累加。

最终，这行代码将正确分类的样本数累加到变量 `acc_sum` 中。

相关问题

接着上面的代码，解释下面代码all_correct_num = 0 all_sample_num = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): test_x = test_x.to(device) test_label = test_label.to(device) predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_y =torch.argmax(predict_y, dim=-1) current_correct_num = predict_y == test_label all_correct_num += np.sum(current_correct_num.to('cpu').numpy(), axis=-1) all_sample_num += current_correct_num.shape[0] acc = all_correct_num / all_sample_num print('accuracy: {:.3f}'.format(acc), flush=True) if not os.path.isdir("models"): os.mkdir("models") torch.save(model, 'models/mnist_{:.3f}.pkl'.format(acc)) if np.abs(acc - prev_acc) < 1e-4: break prev_acc = acc

这段代码是用于在测试集上评估模型的准确率，并根据准确率保存最佳模型的代码。首先，我们初始化 `all_correct_num` 和 `all_sample_num` 为 0，用于统计所有测试样本中预测正确的数量和总样本数量。然后，我们将模型设置为评估模式（model.eval()）。

接下来，我们遍历测试集的每个样本。对于每个样本，我们将输入数据和标签数据移动到设备上，并使用模型进行预测（model(test_x.float())）。为了计算准确率，我们使用 `torch.argmax()` 找到预测结果的最大值所在的索引，即预测的类别。然后，我们将预测结果与真实标签进行比较，得到一个布尔张量 `current_correct_num`，其中预测正确的位置为 True，预测错误的位置为 False。我们使用 `np.sum()` 将布尔张量转换为整数张量，并在 CPU 上计算所有正确预测的数量，并将其加到 `all_correct_num` 中。同时，我们还需要将当前批次的样本数量加到 `all_sample_num` 中。

在遍历完所有测试样本后，我们计算准确率 `acc`，即所有正确预测的数量除以总样本数量。然后，我们将准确率打印出来。如果 "models" 文件夹不存在，则创建该文件夹。接下来，我们使用 `torch.save()` 将模型保存到以准确率命名的文件中，例如 "mnist_0.980.pkl"。如果当前准确率与上一次的准确率差异小于 1e-4，即准确率没有显著提高，则跳出训练循环。

这段代码的目的是为了在训练过程中保存最佳模型，并在准确率不再显著提高时停止训练，以避免过拟合。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

model.eval() with torch.no_grad(): # test total_correct = 0 total_num = 0 for x, label in cifar_test: # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) # [b, 10] logits = model(x) # [b] pred = logits.argmax(dim=1) # [b] vs [b] => scalar tensor correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item() total_correct += correct total_num += x.size(0) # print(correct) acc = total_correct / total_num print(epoch, 'test acc:', acc) ———————————————— 逐行解释

这段代码用于在训练过程中对模型进行测试，并打印出测试准确率。以下是对代码逐行的解释：

2. `model.eval()`
将模型设置为评估模式，这将冻结模型中的dropout和batch normalization等操作。

3. `with torch.no_grad():`
使用torch.no_grad()上下文管理器，禁用梯度计算。在测试阶段，我们不需要计算梯度，只需要进行前向传播和评估。

6-19. 进行测试：
- `total_correct = 0` 初始化正确分类的样本数量。
- `total_num = 0` 初始化总样本数量。
- `for x, label in cifar_test:` 对测试集数据进行迭代，每次迭代获取一个批次的输入x和对应的标签label。
- `x, label = x.to(device), label.to(device)` 将输入x和标签label移动到指定的设备（GPU或CPU）上。
- `logits = model(x)` 将输入x传递给模型，得到模型的输出logits。
- `pred = logits.argmax(dim=1)` 获取logits中每个样本预测结果的最大值所对应的索引，即预测的类别。
- `correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item()` 计算预测正确的样本数量，将预测结果和真实标签进行比较，并将结果转换为浮点数。
- `total_correct += correct` 累加正确分类的样本数量。
- `total_num += x.size(0)` 累加总样本数量，x.size(0)表示批次中的样本数量。
- `acc = total_correct / total_num` 计算测试准确率，即正确分类的样本数量除以总样本数量。
- `print(epoch, 'test acc:', acc)` 打印出当前训练轮数epoch和测试准确率。

这段代码的主要目的是在训练过程中定期对模型进行测试，并打印出测试准确率。通过计算模型在测试集上的准确率可以评估模型的性能。使用torch.no_grad()上下文管理器可以提高代码的运行效率，同时禁用梯度计算以减少内存占用。