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...
通常情况下,使用默认值 0 即可,这意味着按批次拆分数据。 torchmetrics 模型评估指标库 TorchMetrics代码结构 torchmetrics 的代码结构设计得非常模块化和易于扩展,以支持各种类型的评估指标。 核心组件 Metric 类 (torchmetrics.Metric) 描述:这是所有指标类的基础类,提供了通用的功能,如状态管理、更新和计算逻辑。
(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 ...
我通过使用f1_score.compute().item()解决了这个问题。我了解到，当我们使用torchmetrics时，有一种方法使用自定义累加计算所有批次的指标。因此，它不需要使用AverageMeter来保存值并计算得分的平均值。
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: ...
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)。 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...
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...
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...
Torchmetrics为我们指标计算提供了非常简单快速的处理方式。 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...