pytorch 多分类问题,计算百分比操作

PyTorch 多分类问题，计算百分比操作

在 PyTorch 中，多分类问题是一个非常常见的问题。在训练模型之后，我们通常需要计算模型的准确率。本文将详细讲解如何计算 PyTorch 多分类问题的百分比操作，并提供两个示例说明。

1. 计算百分比操作

在 PyTorch 中，计算百分比操作通常使用以下代码实现：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

在这个示例中，我们首先定义了 correct 和 total 两个变量，分别用于记录正确分类的数量和总数量。然后，我们使用 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭梯度计算，以减少内存消耗。接着，我们使用 for 循环遍历测试集中的所有数据，并使用 net(images) 计算模型的输出。然后，我们使用 torch.max() 函数找到输出中的最大值，并使用 .sum().item() 计算正确分类的数量。最后，我们使用 print() 函数输出准确率。

2. 使用 sklearn 库计算百分比操作

除了使用 PyTorch 自带的函数计算百分比操作之外，还可以使用 sklearn 库计算百分比操作。以下是使用 sklearn 库计算百分比操作的示例代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [0, 1, 2, 3, 4]
y_pred = [0, 2, 1, 3, 4]

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))

在这个示例中，我们首先导入了 sklearn.metrics 中的 accuracy_score() 函数。然后，我们定义了 y_true 和 y_pred 两个变量，分别用于记录真实标签和预测标签。接着，我们使用 accuracy_score() 函数计算准确率，并使用 print() 函数输出准确率。