plt.scatter(x.data.numpy()[:,0],x.data.numpy()[:,1],c=pred_y,s=100,lw=0,cmap='RdYlGn') accuracy =float((pred_y == target_y).astype(int).sum())/float(target_y.size) plt.text(1.5,-4,'Accuracy=%.2f'%accuracy,fontdict={'size':20,'color':'red'}) plt.pause(0.1) plt.ioff() plt.show() 最终运行出来的结果...
[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn') accuracy = sum(pred_y == target_y) / 200 # 预测中有多少和真实值一样 plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) plt.pause(0.1) plt.ioff() # ...
Accuracy在词典中的定义是:the quality or state of being correct or precise Precision在词典中的定义是:the quality, condition, or fact of being exact and accurate Accuracy首先是correct(正确),而precision首先是exact(精确,或者说确切)。首先准确,然后才谈得上精确。一个结果必须要同时符合准确与精密这两个...
[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn') 57 accuracy = float((pred_y == target_y).astype(int).sum()) / float(target_y.size) 58 plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) 59 plt.pause(0.1) 60 61 plt.ioff() ...
CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——classification(一:LeNet5,VGG,AlexNet,ResNet) 引言此系列重点在于复现计算机视觉(分类、目标检测、语义分割)中深度学习各个经典的网络模型,以便初学者使用(浅入深出)! 代码都运行无误!! 首先复现深度学习的经典分类网络模块,其中专门做目标检测的Backbone(10.,11.)...
pytorch accuracy测试 pytorch ctc loss 一、CTC说明 CTC的全称为Connectionist Temporal Classification,中文名称为:连接时序分类。这个方法主要是解决神经网络label和output不对齐的问题,其优点是不用强制对齐标签且标签可变长,仅需输入序列和监督标签序列即可进行训练。目前,该方法主要应用于场景文本识别、语音识别及手写字...
这里我们就仅仅使用sklearn自带的评价指标函数来计算评价指标:accuracy_score:计算准确率, precision_score:计算精确率, recall_score:计算召回率, f1_score:计算f1, classification_report:分类报告, confusion_matrix:混淆矩阵。具体是怎么使用的,我们可以直接看代码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解...
fromtorch.optimimportAdam# Define the loss function with Classification Cross-Entropy loss and an optimizer with Adam optimizerloss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) 使用训练数据训练模型。
torchmetrics.Accuracy() or sklearn.metrics.accuracy_score() Precision(精度) 真阳性占样本总数的比例。更高的精度会导致更少的误报(模型预测 1 而本应为 0)。 torchmetrics.Precision() or sklearn.metrics.precision_score() Recall(召回率) 真阳性占真阳性和假阴性总数的比例(模型预测为 0 而本应为 1...
checkpoint_path = '/content/drive/My Drive/NLP/ResearchArticlesClassification/checkpoint/current_checkpoint.pt'best_model = '/content/drive/My Drive/NLP/ResearchArticlesClassification/best_model/best_model.pt'trained_model = train_model(1, 4, np.Inf, training_loader, validation_loader, model, ...