correct_preds +=torch.sum(preds==labels.data) total_preds+=len(labels) accuracy=correct_preds.double()/total_preds 检查并优化代码

这段代码的作用是计算模型的准确率。具体来说，correct_preds记录了模型预测正确的样本数，total_preds记录了总样本数，accuracy则是准确率。

这段代码的实现比较简单，也比较高效。但是有一些可以改进的地方。具体来说：

1. 可以使用PyTorch内置的函数来简化代码。例如，可以使用torch.eq()函数来代替"=="操作符，这样可以提高代码的可读性和效率。

2. 可以使用PyTorch的数据并行功能来加速模型的训练。数据并行可以将单个模型的训练分布到多个GPU上并行计算，从而加快模型训练的速度。

3. 可以使用优化器来调整模型的学习率和其他参数，以提高模型的准确性和收敛速度。常见的优化器包括Adam、SGD等。

综上所述，下面是优化后的代码：

correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds = len(labels)
accuracy = correct_preds.double() / total_preds

当然，优化的具体方式还需要根据实际情况进行选择。

相关问题

correct_preds +=torch.sum(preds==labels.data) total_preds+=len(labels) accuracy=correct_preds.double()/total_preds 优化

这段代码的优化可以从多个方面入手。首先，可以考虑使用GPU加速来提高代码运行速度，例如使用CUDA。其次，可以通过使用PyTorch内置的函数来简化代码，例如使用torch.eq()函数来代替"=="操作符。此外，可以使用PyTorch的数据并行功能来加速模型的训练。最后，可以使用优化器来调整模型的学习率和其他参数，以提高模型的准确性和收敛速度。

correct_preds = 0 total_preds = 0 with torch.no_grad(): for data in test_iter: images, labels = data images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs.data, 1) total_preds += labels.size(0) correct_preds = torch.sum(torch.eq(preds, labels.data)) total_preds = len(labels) accuracy = correct_preds / total_preds

根据您提供的代码，您想计算模型在测试集上的准确率。但是，您在计算正确预测数和总预测数时存在问题。代码中应该将变量 correct_preds 和 total_preds 的赋值语句修改为：

correct_preds += torch.sum(torch.eq(preds, labels.data))
total_preds += labels.size(0)

这样才能正确计算模型在测试集上的准确率。另外，您在计算准确率时，应该将总预测数转换为 float 类型，否则准确率将始终为 0。可以使用以下代码计算准确率：

accuracy = correct_preds.float() / total_preds

希望对您有所帮助！