def evaluate_accuracy(net, data_iter): 这个函数什么意思
时间: 2024-05-21 18:17:40 浏览: 9
这个函数是用来评估机器学习模型在给定数据集上的准确度(accuracy)的。其中,net是机器学习模型,data_iter是包含数据集的迭代器。函数的具体实现可能会根据具体的任务和模型而有所不同,但其核心思想是通过对给定数据集中的样本进行预测,计算预测结果与真实标签的匹配程度,从而得到整个模型在该数据集上的准确度。
相关问题
def evaluate_accuracy(net, data_iter): # evaluate 估计 accuracy 精确性 if isinstance(net, torch.nn.Module): # instance 例子 net.eval() # evalution metric = Accumulator(2) # metric 公制 度量标准 accumulate 累加 with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # numel number of element return metric[0] / metric[1] # metric 度量标准 报错 ZeroDivisionError: float division by zero
这个错误是因为 `metric[1]` 的值为 0,导致除数为 0,无法进行除法操作。可能是因为 `data_iter` 中没有数据,或者数据的标签 `y` 所含的元素个数为 0。
你可以在调用 `evaluate_accuracy` 函数之前打印一下 `data_iter` 中的数据,检查一下是否为空。如果不为空,可以在函数中加入一个判断语句,避免除数为 0 的情况发生。例如:
```python
def evaluate_accuracy(net, data_iter):
if isinstance(net, torch.nn.Module):
net.eval()
metric = Accumulator(2)
with torch.no_grad():
for X, y in data_iter:
metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())
if metric[1] == 0:
return 0.0
else:
return metric[0] / metric[1]
```
这样就可以避免 ZeroDivisionError 的问题了。
class Accumulator: """在n个变量上累加""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] evaluate_accuracy(net, test_iter)
这段代码中定义了一个累加器类 Accumulator,其在构造函数中初始化了一个长度为 n 的数组,然后在 add 方法中将传入的参数与数组中的元素相加,并将结果保存到数组中。reset 方法将数组中的所有元素都清零。最后,通过 __getitem__ 方法可以访问数组中的元素。
另外,代码中还调用了 evaluate_accuracy 函数,其中 net 是一个神经网络模型,test_iter 是一个数据迭代器。这个函数的具体实现需要看上下文的代码。
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