虽然Torchmetrics包含了很多常见的指标，但是有时我们还需要自己定义一些不常用的特定指标。我们只需要继承 Metric 类并且实现 update 和 computing 方法就可以了，另外就是需要在类初始化的时候使用self.add_state(state_name, default)来初始化我们的对象。代码也很简单：import torchimport torchmetricsclass MyAccuracy...
TorchMetrics提供了许多现成的指标实现,如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等,几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。 TorchMetrics安装也非常简单,只需要PyPI安装最新版本: pip install torchmetrics 基本流程介绍 在训练时我们都是使用微批次训练,对于TorchMetrics也是一...
TorchMetrics提供了许多现成的指标实现,如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等,几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。 TorchMetrics安装也非常简单,只需要PyPI安装最新版本: pip install torchmetrics 1. 基本流程介绍 在训练时我们都是使用微批次训练,对于TorchMetrics...
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TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现,如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等,几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。 TorchMetrics安装也非常简单,只需要PyPI安装最新版本: ...
在训练时我们都是使用微批次训练,对于TorchMetrics也是一样的,在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_PRED传递给torchmetrics的度量对象,度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。 当所有的批次完成时(也就是训练的一个Epoch完成),我们就可以从度量对象返回最终结果(这是对所有批计算的结果)。
TorchMetrics安装也非常简单,只需要PyPI安装最新版本: pip install torchmetrics 基本流程介绍 在训练时我们都是使用微批次训练,对于TorchMetrics也是一样的,在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_PRED传递给torchmetrics的度量对象,度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。
使用Torchmetrics快速进行验证指标的计算 TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现,如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等,几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。
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...
pipinstall torchmetrics 基本流程介绍 在训练时我们都是使用微批次训练,对于TorchMetrics也是一样的,在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_PRED传递给torchmetrics的度量对象,度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。 当所有的批次完成时(也就是训练的一个Epoch完成),我们就可以从度量对象返回...