TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合,是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。在本文中,我们将介绍如何使用TorchMetrics评估你的深度学习模型,甚至使用一个简单易用的API创建你自己的度量。 什么是TorchMetrics? TorchMetrics是一个开源的PyTorch原生的函数和度量模块的集合,用于简单的性能评估。你可以使用...
以下是torchmetrics的一些基本用法: 安装torchmetrics库:您可以使用pip或conda等包管理器安装torchmetrics库。例如,使用pip命令安装: Shell: pip install torchmetrics 导入torchmetrics模块:在代码中导入torchmetrics模块: Python: importtorchmetrics 定义度量标准:torchmetrics提供了许多预定义的度量标准,如准确性、精确率...
在上面的示例中，使用了单个指标进行计算，但一般情况下可能会包含多个指标。Torchmetrics提供了MetricCollection可以将多个指标包装成单个可调用类，其接口与上面的基本用法相同。这样我们就无需单独处理每个指标。代码如下：import torchfrom torchmetrics import MetricCollection, Accuracy, Precision, Recalldevice = torch....
如图六所示,在PyTorch的官网中我们可以看到Docs下面对PyTorch分了不同的块,比如:torchaudio是处理语音的、torchtext是处理文本的、torchvision是处理图像的等。 我们点开torchvision,里面torchvision datasets下面就是PyTorch给我们提供的一个相关数据集的API文档,只要写代码的时候指定这些相应的数据集,给他设置些参数,它就能...
torch.save / torch.load 两种保存方式 Finetune 模型微调 基本概念 传统微调(Conventional Fine-tuning) 参数高效的微调(Parameter-Efficient Fine-tuning) GPU使用 PyTorch的设备——torch.device torch.device 的基本用法 torch.cuda常用函数 多gpu训练——nn.DataParallel torchmetrics 模型评估指标库 TorchMetrics代码...
首先,我们可以使用以下代码检查当前安装的PyTorch和TorchMetrics版本: importtorchimporttorchmetricsprint("PyTorch version:",torch.__version__)print("TorchMetrics version:",torchmetrics.__version__) 1. 2. 3. 4. 5. 这段代码将输出当前环境中安装的PyTorch和TorchMetrics的版本号。
因为TorchMetrics没有提供Sensitivity的计算,所以自己构造一个,其实现方法和TorchMetrics提供的Specificity差不多 importtorchfromtorchimportTensorfromtypingimportAny,Callable,Optionalfromtorchmetrics.classification.stat_scoresimportStatScoresfromtorchmetrics.functional.classification.stat_scoresimport_reduce_stat_scores,_stat...
(蓝色 - 使用 torchmetrics 计算,橙色 - 手动计算,x 轴是历元列表) 以下是每个分组中计算指标之间的一些比较 我用于计算当前批次中指标的代码: def batch_metrics( y_real: torch.Tensor, y_logits: torch.Tensor, device: torch.device, ): """Calculates all necessary metrics on a single batch Tracked ...
It is very likely that the current package version for this feedstock is out of date. Checklist before merging this PR: Dependencies have been updated if changed: see upstream Tests have passed ...
fromtorch_metricsimportAccuracy## define metric ##metric=Accuracy(from_logits=False)y_pred=torch.tensor([1,2,3,4])y_true=torch.tensor([0,2,3,4])print(metric(y_pred,y_true)) ## define metric ##metric=Accuracy()y_pred=torch.tensor([[0.2,0.6,0.1,0.05,0.05], [0.2,0.1,0.6,0.05,0....