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本文小編為大家詳細(xì)介紹“pytorch分類模型繪制混淆矩陣及可視化的方法”,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,細(xì)節(jié)處理妥當(dāng),希望這篇“pytorch分類模型繪制混淆矩陣及可視化的方法”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學(xué)習(xí)新知識吧。
#首先定義一個 分類數(shù)*分類數(shù) 的空混淆矩陣 conf_matrix = torch.zeros(Emotion_kinds, Emotion_kinds) # 使用torch.no_grad()可以顯著降低測試用例的GPU占用 with torch.no_grad(): for step, (imgs, targets) in enumerate(test_loader): # imgs: torch.Size([50, 3, 200, 200]) torch.FloatTensor # targets: torch.Size([50, 1]), torch.LongTensor 多了一維,所以我們要把其去掉 targets = targets.squeeze() # [50,1] -----> [50] # 將變量轉(zhuǎn)為gpu targets = targets.cuda() imgs = imgs.cuda() # print(step,imgs.shape,imgs.type(),targets.shape,targets.type()) out = model(imgs) #記錄混淆矩陣參數(shù) conf_matrix = confusion_matrix(out, targets, conf_matrix) conf_matrix=conf_matrix.cpu()
混淆矩陣的求取用到了confusion_matrix函數(shù),其定義如下:
def confusion_matrix(preds, labels, conf_matrix): preds = torch.argmax(preds, 1) for p, t in zip(preds, labels): conf_matrix[p, t] += 1 return conf_matrix
在當(dāng)我們的程序執(zhí)行結(jié)束 test_loader 后,我們可以得到本次數(shù)據(jù)的 混淆矩陣,接下來就要計算其 識別正確的個數(shù)以及混淆矩陣可視化:
conf_matrix=np.array(conf_matrix.cpu())# 將混淆矩陣從gpu轉(zhuǎn)到cpu再轉(zhuǎn)到np corrects=conf_matrix.diagonal(offset=0)#抽取對角線的每種分類的識別正確個數(shù) per_kinds=conf_matrix.sum(axis=1)#抽取每個分類數(shù)據(jù)總的測試條數(shù) print("混淆矩陣總元素個數(shù):{0},測試集總個數(shù):{1}".format(int(np.sum(conf_matrix)),test_num)) print(conf_matrix) # 獲取每種Emotion的識別準(zhǔn)確率 print("每種情感總個數(shù):",per_kinds) print("每種情感預(yù)測正確的個數(shù):",corrects) print("每種情感的識別準(zhǔn)確率為:{0}".format([rate*100 for rate in corrects/per_kinds]))
執(zhí)行此步的輸出結(jié)果如下所示:
對上邊求得的混淆矩陣可視化
# 繪制混淆矩陣 Emotion=8#這個數(shù)值是具體的分類數(shù),大家可以自行修改 labels = ['neutral', 'calm', 'happy', 'sad', 'angry', 'fearful', 'disgust', 'surprised']#每種類別的標(biāo)簽 # 顯示數(shù)據(jù) plt.imshow(conf_matrix, cmap=plt.cm.Blues) # 在圖中標(biāo)注數(shù)量/概率信息 thresh = conf_matrix.max() / 2 #數(shù)值顏色閾值,如果數(shù)值超過這個,就顏色加深。 for x in range(Emotion_kinds): for y in range(Emotion_kinds): # 注意這里的matrix[y, x]不是matrix[x, y] info = int(conf_matrix[y, x]) plt.text(x, y, info, verticalalignment='center', horizontalalignment='center', color="white" if info > thresh else "black") plt.tight_layout()#保證圖不重疊 plt.yticks(range(Emotion_kinds), labels) plt.xticks(range(Emotion_kinds), labels,rotation=45)#X軸字體傾斜45° plt.show() plt.close()
好了,以下就是最終的可視化的混淆矩陣?yán)玻?/p>
例如 F1分?jǐn)?shù)、TP、TN、FP、FN、精確率、召回率 等指標(biāo), 待補充哈(因為暫時還沒用到)~
讀到這里,這篇“pytorch分類模型繪制混淆矩陣及可視化的方法”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會,如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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