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本篇内容介绍了“在pytorch中计算精度、回归率、F1score等指标的实例分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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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1TP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 1)).cpu().sum()# TN predict 和 label 同时为0TN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 0)).cpu().sum()# FN predict 0 label 1FN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 1)).cpu().sum()# FP predict 1 label 0FP += ((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
“在pytorch中计算精度、回归率、F1score等指标的实例分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
