acc = F.accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask])报错,AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'accuracy'

时间: 2024-01-21 20:04:18 浏览: 79
`torch.nn.functional` 模块确实没有 `accuracy` 方法。如果您想计算模型的准确率,可以使用下面的代码: ```python # 计算预测值 with torch.no_grad(): logits = model(features) preds = logits.argmax(dim=1) # 计算准确率 correct = preds[test_mask].eq(labels[test_mask]).sum().item() acc = correct / test_mask.sum().item() ``` 这里我们首先使用模型生成预测值,然后计算预测值与真实标签相等的数量,最后除以测试集样本总数就可以得到准确率。
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Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 62, in <module> test(model, g, features, labels, test_mask) File "E:/403/myworld/GraphNet.py", line 47, in test acc = F.accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask]) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'accuracy'

这个错误提示是因为 PyTorch 的 `torch.nn.functional` 模块中没有 `accuracy` 方法。如果你想使用 accuracy 方法,你需要先导入 `torchmetrics` 库: ```python from torchmetrics import accuracy acc = accuracy(logits[test_mask], labels[test_mask]) ``` 这样可以解决你遇到的问题。

def loss_labels(self, outputs, targets, indices, num_boxes, log=True): assert 'pred_logits' in outputs src_logits = outputs['pred_logits'] idx = self._get_src_permutation_idx(indices) target_classes_o = torch.cat([t["labels"][J] for t, (_, J) in zip(targets, indices)]) target_classes = torch.full(src_logits.shape[:2], self.num_classes, dtype=torch.int64, device=src_logits.device) target_classes[idx] = target_classes_o loss_ce = F.cross_entropy(src_logits.transpose(1, 2), target_classes, self.empty_weight) losses = {'loss_ce': loss_ce} if log: # TODO this should probably be a separate loss, not hacked in this one here losses['class_error'] = 100 - accuracy(src_logits[idx], target_classes_o)[0] return losses怎么替换为focal损失函数

要将上述代码替换为Focal Loss,可以修改loss_labels函数的第8行,将F.cross_entropy替换为我们刚刚实现的FocalLoss。修改后的代码如下: ```python def loss_labels(self, outputs, targets, indices, num_boxes, log=True): assert 'pred_logits' in outputs src_logits = outputs['pred_logits'] idx = self._get_src_permutation_idx(indices) target_classes_o = torch.cat([t["labels"][J] for t, (_, J) in zip(targets, indices)]) target_classes = torch.full(src_logits.shape[:2], self.num_classes, dtype=torch.int64, device=src_logits.device) target_classes[idx] = target_classes_o loss_fn = FocalLoss(gamma=2) loss_ce = loss_fn(src_logits.transpose(1, 2), target_classes) losses = {'loss_ce': loss_ce} if log: losses['class_error'] = 100 - accuracy(src_logits[idx], target_classes_o)[0] return losses ``` 在代码中,我们首先创建一个Focal Loss函数loss_fn,然后将src_logits和target_classes作为输入,计算Focal Loss。最后返回Focal Loss作为损失值。这样,就将DETR模型中的分类损失替换为Focal Loss,可以更好地处理类别不平衡的情况。
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帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架: import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

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