文件名称:
在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例
开发工具:
文件大小: 38kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：pytorch中训练完网络后，需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。
但是为了更精细的评价结果，我们还需要计算其他各个指标。在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP，TN，FP，FN的函数。。。
在动了无数歪脑筋之后，心想pytorch完全支持numpy，那能不能直接进行判断，试了一下果然可以，上代码：
# TP predict 和 label 同时为1
TP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 1)).cpu().sum()
# TN predict 和 label 同时为0
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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