torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item()
时间: 2024-05-28 16:14:24 浏览: 10
这行代码使用了 PyTorch 的函数 `torch.eq()`,它对两个张量进行逐元素比较,并返回一个布尔值的张量。如果两个张量在相应位置相等,则返回 True,否则返回 False。在这里,`predict_y` 和 `val_labels.to(device)` 是两个张量,分别表示模型在验证集上的预测结果和验证集的标签,`.to(device)` 将验证集的标签移动到了指定的设备上(通常是 GPU),以便在 GPU 上执行运算加速。
接着,`.sum()` 对比较结果张量的所有元素求和,`.item()` 将这个张量中的唯一一个元素提取为 Python 标量。这个标量表示模型在验证集上预测正确的样本数。
相关问题
acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item()
这行代码是在使用PyTorch计算准确率(accuracy)时常见的一种方式。它的作用是将预测结果与验证集的标签进行比较,并累加预测正确的样本数。
让我们逐步解释这行代码:
1. `torch.eq(predict_y, val_labels.to(device))`:这一部分使用`torch.eq()`函数对`predict_y`(预测结果)和`val_labels.to(device)`(验证集标签)进行逐元素比较,返回一个布尔值的张量,表示预测是否与标签相等。
2. `.sum()`:这一部分对布尔值张量进行求和操作,将True值(预测正确)视为1,False值(预测错误)视为0。
3. `.item()`:这一部分将求和结果转换为Python的标量值,以便后续累加到变量`acc`中。
最终,这行代码的作用是将每个批次的预测正确的样本数累加到变量`acc`中,用于计算准确率。在使用之前,请确保已经初始化了变量`acc`并将其设为0。
with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')
这段代码用于在验证集上评估模型的表现,并保存表现最好的模型。
首先,我们使用with torch.no_grad()语句块来关闭梯度计算,以便在验证过程中不产生梯度。然后,我们遍历验证集中的所有mini-batch,对每个mini-batch进行预测,并计算预测结果和标签数据之间的损失函数值。
接着,我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中,并统计当前mini-batch中正确分类的样本数,并将其累加到acc中,以便后续计算平均准确率。
在验证过程中,我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的类别,并将其作为预测结果。然后,我们将预测结果和标签数据进行比较,统计正确分类的样本数。
在每个epoch结束后,我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss,并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现,则将当前模型保存到指定的路径save_path中。
最后,我们输出"Finished Training"表示训练过程结束。
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