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
时间: 2023-12-11 11:05:33 浏览: 14
可以使用以下代码来计算准确率:
```python
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:
```python
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。
有两个张量,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中的函数来计算准确率。具体实现如下:
```python
import torch
pred = torch.tensor([0, 1, 1], device='cuda:0')
true = torch.tensor([0, 0, 1], device='cuda:0')
accuracy = (pred == true).float().mean() # 计算准确率
print(f'Accuracy: {accuracy.item()}')
```
运行结果为:
```
Accuracy: 0.6666666865348816
```
其中,`(pred == true)` 会返回一个布尔类型的张量,表示预测值和真实值是否相等。将其转化为浮点型后,计算平均值即可得到准确率。