标签:pred Top5 torch Top1 loader 准确率 Pytorch model correct
之前一直不清楚Top1和Top5是什么,其实搞清楚了很简单,就是两种衡量指标,其中,Top1就是普通的Accuracy,Top5比Top1衡量标准更“严格”,
具体来讲,比如一共需要分10类,每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值,Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正确的频率,而Top5则是在十个概率值中从大到小排序出前五个,然后看看这前五个分类中是否存在那个正确分类,再计算频率。Pytorch实现如下:
def evaluteTop1(model, loader): model.eval() correct = 0 total = len(loader.dataset) for x,y in loader: x,y = x.to(device), y.to(device) with torch.no_grad(): logits = model(x) pred = logits.argmax(dim=1) correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item() #correct += torch.eq(pred, y).sum().item() return correct / total def evaluteTop5(model, loader): model.eval() correct = 0 total = len(loader.dataset) for x, y in loader: x,y = x.to(device),y.to(device) with torch.no_grad(): logits = model(x) maxk = max((1,5)) _, pred = logits.topk(maxk, 1, True, True) correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item() return correct / total
topk函数的具体用法参见https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/86525621
标签:pred,Top5,torch,Top1,loader,准确率,Pytorch,model,correct 来源: https://www.cnblogs.com/yqpy/p/11391972.html
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