代码如下：import torchfrom torchmetrics import MetricCollection, Accuracy, Precision, Recalldevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = YourModel().to(device)# collection of all validation metricsmetric_collection = MetricCollection({ 'acc': Accuracy(), '...
计算F1、准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、精确率(Precision)、敏感性(Sensitivity)、特异性(Specificity)需要用到的包(PS:还有一些如AUC等后面再加上用法。) fromsklearn.metricsimportprecision_recall_curve,average_precision_score,roc_curve,auc,precision_score,recall_score,f1_score,confusion_matrix,accuracy_...
batch_acc = metric.update(preds, target) print(f"Accuracy on batch : ") # metric on all batches using custom accumulation val_acc = metric.compute() print(f"Accuracy on all data: ") # Resetting internal state such that metric is ready for new data metric.reset() MetricCollection 在上面...
batch_acc = metric.update(preds, target) print(f"Accuracy on batch {i}: {batch_acc}") # metric on all batches using custom accumulation val_acc = metric.compute() print(f"Accuracy on all data: {val_acc}") # Resetting internal state such that metric is ready for new data metric.res...
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: ...
accuracy = accuracy(output, target) print(f'Validation Accuracy: {accuracy.item()}') 跟踪度量标准:如果您希望在训练过程中跟踪多个度量标准,可以使用torchmetrics.MetricCollection类。例如,跟踪准确率和损失: Python: fromtorchmetricsimportMetricCollection, Accuracy, Loss # 定义度量标准 metrics = MetricCollecti...
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: ...
from torchmetrics.functional import f1, accuracy 2. 使用f1函数 f1函数用于计算F1分数,这是分类任务中常用的一个性能指标,是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均。F1分数的值介于0和1之间,值越高表示模型性能越好。 假设我们有两个张量preds和targets,分别表示模型的预测值和真实标签,我们可以使用f1函数...
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: ...
print(f"Accuracy on all data:{val_acc}") # Resetting internal state such that metric is ready for new data MetricCollection 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...