pytorch怎么调用EER评价指标

在PyTorch中，没有直接提供计算等错误率（Equal Error Rate，EER）的函数或模块。EER是用于评估二分类模型性能的指标，表示在判别阈值下，误识率（False Acceptance Rate，FAR）等于漏识率（False Rejection Rate，FRR）的情况下的错误率。

要计算EER，你可以使用其他库或自定义函数来实现。以下是一个使用`scikit-learn`库计算EER的示例：

首先，确保已经安装了`scikit-learn`库：`pip install scikit-learn`

然后，按照以下步骤进行操作：

from sklearn.metrics import roc_curve
from scipy.optimize import brentq
from scipy.interpolate import interp1d

def calculate_eer(y_true, y_scores):
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores, pos_label=1)
    eer = brentq(lambda x : 1. - x - interp1d(fpr, tpr)(x), 0., 1.)
    return eer

# 假设y_true为真实标签（0或1），y_scores为预测得分（概率或其他连续值）
eer = calculate_eer(y_true, y_scores)
print("Equal Error Rate (EER):", eer)

在上述代码中，`calculate_eer()`函数接受真实标签和预测得分作为输入，并使用`roc_curve()`函数计算真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR）。然后，通过优化`brentq`函数与插值函数的差值，找到EER的阈值。最后，打印输出EER的值。

请注意，这仅是一种计算EER的方法之一，你也可以尝试其他方法或库。