top1-accuracy和accuracy区别

时间: 2023-05-02 17:04:06 浏览: 259
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m5-forecasting-accuracy数据集

b'top1-accuracy' 和 'accuracy' 的区别在于计算精度的方式不同。'top1-accuracy' 是指在排名前1的结果中，有多少样本的预测结果与真实结果相同；而'accuracy' 则指在所有样本中，有多少样本的预测结果与真实结果相同。通常情况下，'top1-accuracy' 较高，表示模型在预测排名前1的结果时表现较好，但它不一定能反映出整个模型的整体表现。而'accuracy' 则更能反映出整个模型的表现，但它的计算方式相对简单一些。
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def train(epoch, tloaders, tasks, net, args, optimizer, list_criterion=None): print('\nEpoch: %d' % epoch) # print('...................',tasks) net.train() batch_time = AverageMeter() data_time = AverageMeter() losses = [AverageMeter() for i in tasks] top1 = [AverageMeter() for i in tasks] end = time.time() loaders = [tloaders[i] for i in tasks] min_len_loader = np.min([len(i) for i in loaders]) train_iter = [iter(i) for i in loaders] for batch_idx in range(min_len_loader*len(tasks)): config_task.first_batch = (batch_idx == 0) # Round robin process of the tasks 任务的轮循进程 current_task_index = batch_idx % len(tasks) inputs, targets = (train_iter[current_task_index]).next() config_task.task = tasks[current_task_index] # measure data loading time data_time.update(time.time() - end) if args.use_cuda: inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda() optimizer.zero_grad() inputs, targets = Variable(inputs), Variable(targets) outputs = net(inputs) # net_graph = make_dot(outputs) # net_graph.render(filename='net.dot') loss = args.criterion(outputs, targets) # measure accuracy and record loss (losses[current_task_index]).update(loss.data, targets.size(0)) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct = predicted.eq(targets.data).cpu().sum() correct = correct.numpy() (top1[current_task_index]).update(correct*100./targets.size(0), targets.size(0)) # apply gradients loss.backward() optimizer.step() # measure elapsed time测量运行时间 batch_time.update(time.time() - end) end = time.time() if batch_idx % 5 == 0: print('Epoch: [{0}][{1}/{2}]\t' 'Time {batch_time.val:.3f} ({batch_time.avg:.3f})\t' 'Data {data_time.val:.3f} ({data_time.avg:.3f})\t'.format( epoch, batch_idx, min_len_loader*len(tasks), batch_time=batch_time, data_time=data_time)) for i in range(len(tasks)): print('Task {0} : Loss {loss.val:.4f} ({loss.avg:.4f})\t' 'Acc {top1.val:.3f} ({top1.avg:.3f})'.format(tasks[i], loss=losses[i], top1=top1[i])) return [top1[i].avg for i in range(len(tasks))], [losses[i].avg for i in range(len(tasks))]

这段代码是用来训练一个神经网络模型的。它接受以下参数： - epoch：训练的轮数 - tloaders：一个包含训练数据...请注意，这段代码中的一些变量和函数可能是自定义的，你可能需要将其替换为适合你的代码的变量和函数。

accuracy(m.keep_gate, gate_target, topk=(1,)

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def train(self, data_dict, **kwargs): input_data = data_dict['input_data'] label = data_dict['label'] self.model_container.set_train(['model']) if self.use_cuda: input_data, label = input_data.to(self.devices[0]), label.to(self.devices[0]) self.optimizer.zero_grad() pred = self.model_container.infer('model', input_data, False) loss = self.loss_func(pred, label) acc_1, acc_5 = accuracy(pred.cpu(), label.cpu(), topk=(1, min(5, pred.shape[-1]))) loss.backward() self.optimizer.step() if self.debug: if self.debug_input: self.inspect_input(input_data) if self.debug_labels: self.inspect_labels(pred, label, acc_1) return loss.item(), acc_1, acc_5这个函数每局是什么意思

计算准确率使用的是accuracy函数，其中top1准确率表示预测结果中前1个最大值与标签相同的比例，top5准确率表示预测结果中前5个最大值中有与标签相同的比例。在反向传播时，需要首先将梯度清零，这是由optimizer控制...
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