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在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例

2020年03月09日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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
tn += ((pred_choice == 0) & (target.data == 0)).cpu().sum()
# fn predict 0 label 1
fn += ((pred_choice == 0) & (target.data == 1)).cpu().sum()
# fp predict 1 label 0
fp += ((pred_choice == 1) & (target.data == 0)).cpu().sum()

p = tp / (tp + fp)
r = tp / (tp + fn)
f1 = 2 * r * p / (r + p)
acc = (tp + tn) / (tp + tn + fp + fn

这样就能看到各个指标了。

因为target是variable所以需要用target.data取到对应的tensor，又因为是在gpu上算的，需要用 .cpu() 移到cpu上。

因为这是一个batch的统计，所以需要用+=累计出整个epoch的统计。当然，在epoch开始之前需要清零

以上这篇在pytorch 中计算精度、回归率、f1 score等指标的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。

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