print(sess.run(calculate_top_k_accuracy(logits, y, k=2)))# 1.0 print(sess.run(calculate_top_k_accuracy(logits, y, k=1)))# 0.5 3.3 Pytorch中的实现 同Tensorflow一样,在Pytorch中也并没有提供现成的API来计算Top-K准确率,也只是提供了一个类似于get_top_k_result功能的函数。因此在Pytorch中我...
在模型评估结果展示的过程中,用饼图可以清晰地表达准确率的分布情况。 85%15%Top-5 Accuracy DistributionTop-5 AccuracyIncorrect Predictions 结论 通过本方案,我们展示了如何在PyTorch中计算图像分类任务的Top-5准确率。我们首先加载了CIFAR-10数据集,然后定义了一个简单的卷积神经网络,并实现了Top-5准确率的计算函数。
Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率 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...
shuffle=True)# 定义一个函数来计算top5准确率deftop5_accuracy(output,target,topk=(1,)):withtorch.no_grad():maxk=max(topk)batch_size=target.size(0)_,pred=output.topk(maxk,1,True,True)pred=pred.t()correct=pred.eq(target.view(1,-1).expand_as(pred))res=[]forkintopk:correct_k=correc...
Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率 Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率 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...
PyTorch Geometric中的图推理可解释性机制研究 在机器学习领域存在一个普遍的认知误区,即可解释性与准确性存在对立关系。这种观点认为可解释模型在复杂度上存在固有限制,因此无法达到最优性能水平,神经网络之所以能够在各个领域占据主导地位,正是因为其超越了人类可理解的范畴。
imagenet图像通常有1000个可能的类别，对每幅图像你可以猜5次结果(即同时预测5个类别标签)，当其中有...
需要注意的是我们这里只有两类,因此不存在top5。因此如果设置参数topk=(1,5),则会报错:RuntimeError:invalid argument 5:k not in range for dimension at /pytorch/ate ... 因此我们只能设置topk=(1,2),而且top2的值肯定是100%。最终res中第一位存储的是top1准确率,第二位存储的是top2准确率。
因此如果设置参数topk=(1,5),则会报错:RuntimeError:invalid argument 5:k not in range for dimension at /pytorch/ate ... 因此我们只能设置topk=(1,2),而且top2的值肯定是100%。最终res中第一位存储的是top1准确率,第二位存储的是top2准确率。 然后修改对应的train.py: 代码语言:javascript 复制 ...
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 假设有100个样本的训练数据和标签 X_train = np.random.rand(100, input_dim) y_train = np.random.randint(0,2, size=(100, num_classes)) # 训练模型 ...