lpips评价指标python代码

我可以回答这个问题。LPIPS是一种用于衡量图像质量的指标，它可以通过计算两个图像之间的感知距离来评估它们的相似性。以下是一个使用Python实现LPIPS评价指标的示例代码：

import torch
import lpips

# 加载模型
loss_fn = lpips.LPIPS(net='alex')

# 加载图像
img1 = torch.randn(1, 3, 256, 256)
img2 = torch.randn(1, 3, 256, 256)

# 计算LPIPS距离
dist = loss_fn(img1, img2)

print(dist)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用中可能需要根据具体情况进行修改。

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CEPS语音评价指标 python代码

CEPS（cepstral peak prominence）是一种用于评价音频质量的指标，它可以反映音频中最强的谐波成分（称为Cepstral Peak）和其它谐波成分之间的相对强度。

下面是使用Python计算CEPS指标的示例代码：

import numpy as np
import librosa

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav', sr=16000)

# 计算MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

# 计算每个MFCC系数的均值
mfcc_means = np.mean(mfccs, axis=1)

# 找到最大的MFCC系数
max_mfcc = np.max(mfcc_means)

# 找到最大的Cepstral Peak
cepstral_peaks = librosa.cepstrum(y=y, n_fft=2048)
max_cepstral_peak = np.max(cepstral_peaks)

# 计算CEPS指标
ceps = max_cepstral_peak - max_mfcc

print('CEPS:', ceps)

注意：上述代码需要使用`librosa`库，可以使用`pip install librosa`命令进行安装。另外，需要将`audio.wav`替换成实际的音频文件路径。

评价指标MAPE python代码

MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一种常用的评价指标，用于衡量预测值与真实值之间的相对误差。以下是计算MAPE的Python代码示例：

import numpy as np

def calculate_mape(y_true, y_pred):
    """
    计算MAPE评价指标
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MAPE评价指标值
    """
    y_true = np.array(y_true)
    y_pred = np.array(y_pred)
    
    # 避免除以0的情况
    mask = y_true != 0
    
    mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / (y_true + 1e-8))) * 100
    
    return mape

# 示例数据
y_true = [10, 20, 30, 40, 50]
y_pred = [12, 18, 32, 38, 45]

# 计算MAPE
mape = calculate_mape(y_true, y_pred)
print("MAPE:", mape)