pred = model(x_test.long().transpose(1, 0).contiguous()).argmax(axis=1) TP = ((pred == 1) & (y_test.view(-1) == 1)).sum().item()
时间: 2024-06-02 10:09:35 浏览: 14
这段代码是用于计算模型在测试集上的性能指标之一——True Positive(真正例)的数量。具体来说,该代码首先将测试集的输入数据转置成符合模型输入要求的形状,然后将其输入到模型中进行预测。预测结果通过调用 `argmax` 方法获取每个样本预测的类别。然后,代码使用逻辑运算符 `&` 和 `==` 对预测结果和真实标签进行比较,得到了一个布尔类型的张量。在这个布尔类型的张量中,True 表示模型预测的结果与真实标签都为正例(1),False 表示模型预测的结果与真实标签不一致或者都为负例(0)。接着,代码调用 `sum` 方法将 True 的数量求和,并将其转换为 Python 中的标量。最后,代码使用 `item` 方法将标量值转换为 Python 中的整数类型,并将其赋值给变量 `TP`。
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pred = model(x_test.long().transpose(1, 0).contiguous()).argmax(axis=1)
这行代码是使用 PyTorch 模型进行推理(inference)的代码。具体来说,它将测试数据 x_test 转置后输入到模型中,得到模型的输出 pred。这里的 .long() 表示将数据类型转换为长整型,.transpose(1, 0) 表示将数据维度进行转置,.contiguous() 表示将数据按照连续的顺序存储在内存中,这些操作都是为了满足模型的输入要求。最后,使用 .argmax(axis=1) 得到每个样本的预测结果。
y_pred = model(X_test)y_pred = y_pred.detach().numpy()y_true = y_test.numpy()这段代码是什么意思
这段代码是将 PyTorch 模型在测试集数据上的预测结果 y_pred 转换为 numpy 数组,并将测试集数据的真实标签 y_true 转换为 numpy 数组。
具体来说,y_pred = model(X_test) 是将测试集数据 X_test 输入到 PyTorch 模型中进行预测,得到预测结果 y_pred。y_pred.detach().numpy() 是将 y_pred 从计算图中分离出来,并转换为 numpy 数组。y_true = y_test.numpy() 则是将测试集数据的真实标签 y_test 转换为 numpy 数组。
这段代码可以用于计算模型在测试集上的评估指标,如准确率、精确度、召回率等。