Pytorch如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算分類器準(zhǔn)確率

這篇文章主要介紹Pytorch如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算分類器準(zhǔn)確率，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

分類器平均準(zhǔn)確率計(jì)算：

correct = torch.zeros(1).squeeze().cuda()
total = torch.zeros(1).squeeze().cuda()
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
      images = Variable(images.cuda())
      labels = Variable(labels.cuda())

      output = model(images)

      prediction = torch.argmax(output, 1)
      correct += (prediction == labels).sum().float()
      total += len(labels)
acc_str = 'Accuracy: %f'%((correct/total).cpu().detach().data.numpy())

分類器各個(gè)子類準(zhǔn)確率計(jì)算：

correct = list(0. for i in range(args.class_num))
total = list(0. for i in range(args.class_num))
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
      images = Variable(images.cuda())
      labels = Variable(labels.cuda())

      output = model(images)

      prediction = torch.argmax(output, 1)
      res = prediction == labels
      for label_idx in range(len(labels)):
        label_single = label[label_idx]
        correct[label_single] += res[label_idx].item()
        total[label_single] += 1
 acc_str = 'Accuracy: %f'%(sum(correct)/sum(total))
 for acc_idx in range(len(train_class_correct)):
      try:
        acc = correct[acc_idx]/total[acc_idx]
      except:
        acc = 0
      finally:
        acc_str += '\tclassID:%d\tacc:%f\t'%(acc_idx+1, acc)

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡(jiǎn)潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問(wèn)題6.入門簡(jiǎn)單

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