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
时间: 2023-12-06 10:42:30 浏览: 23
这段代码是用来计算模型在给定数据集上的精度的函数。它的输入参数包括一个神经网络模型和一个数据迭代器,输出参数为模型在数据集上的精度。
具体来说,函数首先检查输入的`net`是否是一个`torch.nn.Module`类的实例,如果是,则将模型切换到评估模式(即`net.eval()`)。
接着,函数定义了一个`Accumulator`类的实例`metric`,用来累加模型预测的正确数量和样本总数。`Accumulator`类是自定义的一个简单的累加器类,实现了`add`方法用来向累加器中添加值,并支持通过下标访问累加器中的值。在这里,我们使用`metric[0]`和`metric[1]`来分别访问正确数量和样本总数。
然后,函数使用`torch.no_grad()`上下文管理器来禁用梯度计算,以便在评估模型时不会更新模型参数。在迭代数据集时,函数使用`accuracy`函数来计算模型对于当前批次数据的精度,并将精度值和当前批次中的样本数量添加到`metric`累加器中。
最后,函数返回模型在数据集上的精度,即`metric[0] / metric[1]`。
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。
def evaluate_accuracy(net, data_iter):
This function computes the accuracy of a neural network model on a given dataset. Here is a possible implementation:
```
def evaluate_accuracy(net, data_iter):
acc_sum, n = 0.0, 0
for X, y in data_iter:
y_hat = net(X)
acc_sum += (y_hat.argmax(axis=1) == y).sum().item()
n += y.size()[0]
return acc_sum / n
```
The function takes two arguments:
- `net`: the neural network model to evaluate.
- `data_iter`: an iterator that generates batches of input data and labels.
The function iterates over the batches in `data_iter`, computes the predicted labels for each batch using the `net` model, and compares these predictions to the true labels to compute the number of correct predictions. It then returns the accuracy, which is the fraction of correct predictions over the total number of examples.
Note that `net(X)` assumes that the model has a `forward` method that takes input data `X` and returns the predicted outputs. Also, `y_hat.argmax(axis=1)` computes the predicted label for each example in the batch by selecting the index with the highest score along the second axis (i.e., the class dimension), and `(y_hat.argmax(axis=1) == y).sum().item()` computes the number of correct predictions in the batch. Finally, `y.size()[0]` computes the number of examples in the batch.