lpips评价指标python代码

以下是使用PyTorch实现LPIPS评价指标的Python代码：

import torch
import lpips

# 加载模型
loss_fn = lpips.LPIPS(net="alex").to(torch.device('cuda'))

# 加载图像
img1 = torch.rand(1, 3, 256, 256).to(torch.device('cuda'))
img2 = torch.rand(1, 3, 256, 256).to(torch.device('cuda'))

# 计算LPIPS
dist = loss_fn(img1, img2)
print('LPIPS distance:', dist.item())

其中，`net="alex"`表示使用AlexNet作为特征提取器。如果需要使用VGG网络，可以设置`net="vgg"`。`img1`和`img2`表示要比较的两张图像。最后的输出为两张图像之间的LPIPS距离。

相关问题

多分类评价指标python代码

以下是几个常用的多分类评价指标的 Python 代码实现：

1. 准确率（accuracy）

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 2, 1]

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

print("准确率：", accuracy)

2. 精确率（precision）

from sklearn.metrics import precision_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 2, 1]

precision = precision_score(y_true, y_pred, average='macro')

print("精确率：", precision)

3. 召回率（recall）

from sklearn.metrics import recall_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 2, 1]

recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')

print("召回率：", recall)

4. F1-score

from sklearn.metrics import f1_score

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 2, 1]

f1score = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

print("F1-score：", f1score)

其中，`average` 参数用于设置多分类情况下如何计算指标。可选值有 `'micro'`、`'macro'`、`'weighted'` 和 `'samples'`。一般情况下，`'macro'` 表示对每个类别分别计算指标，再求平均值；`'micro'` 表示将所有样本看成一个整体计算指标。

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。