tensor([0, 1], device='cuda:0') 代表两个预测值，tensor([ 0, 0], device='cuda:0')代表两个真实值，如何用代码计算准确率

可以使用以下代码来计算准确率：

import torch

# 定义预测值和真实值
pred = torch.tensor([0, 1], device='cuda:0')
true = torch.tensor([0, 0], device='cuda:0')

# 使用torch.eq()函数计算匹配的元素数
matches = torch.eq(pred, true)

# 使用torch.mean()函数计算准确率
accuracy = torch.mean(matches.float())

print(accuracy.item()) # 输出准确率

输出结果为0.5，代表预测正确的比例为50%。

相关问题

tensor([0, 1], device='cuda:0') 代表两个预测值，tensor([ 1, 0], device='cuda:0')代表两个真实值，如何用代码计算准确率

可以使用 PyTorch 提供的 `accuracy_score` 函数计算准确率。具体代码如下：

import torch
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义预测值和真实值
y_pred = torch.tensor([0, 1], device='cuda:0')
y_true = torch.tensor([1, 0], device='cuda:0')

# 将预测值和真实值转换为 numpy 数组
y_pred_np = y_pred.cpu().numpy()
y_true_np = y_true.cpu().numpy()

# 使用 sklearn 提供的 accuracy_score 函数计算准确率
acc = accuracy_score(y_true_np, y_pred_np)

print(f"Accuracy: {acc}")

输出结果为：

Accuracy: 0.0

这表示预测值与真实值不完全相同，准确率为 0。

tensor([0, 1, 1], device='cuda:0') 代表两个预测值，tensor([ 0, 0, 1], device='cuda:0')代表两个真实值，如何用代码计算准确率

可以使用 PyTorch 中的 `accuracy_score` 函数来计算准确率，首先需要将预测值和真实值转换为 numpy 数组，然后调用 `accuracy_score` 函数即可。具体代码如下：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 预测值和真实值
pred = np.array([0, 1, 1])
true = np.array([0, 0, 1])

# 计算准确率
acc = accuracy_score(true, pred)

print("准确率为：", acc)

输出结果：

准确率为： 0.6666666666666666

这里使用了 scikit-learn 库中的 `accuracy_score` 函数来计算准确率，需要先安装该库。如果不想使用该库，也可以通过以下代码计算准确率：

# 计算准确率
acc = (pred == true).sum() / len(true)