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...
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: pip install torchmetrics...
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: 代码语言:javascript 复制 import torch import torchmetrics class MyAccuracy(Metric): def __init__(self, delta): super().__...
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_...
import torchimport torchmetricsclassMyAccuracy(Metric):def__init__(self, delta):super().__init__()# to count the correct predictionsself.add_state('corrects', default=torch.tensor(0))# to count the total predictionsself.add_state('t...
update: 接收预测和目标数据,并更新内部状态。 compute: 基于内部状态计算指标值。 Task-specific Metrics 描述:针对不同任务的指标,如分类、回归、推荐系统等。示例: torchmetrics.classification: 包含分类任务的指标,如 Accuracy, Precision, Recall, F1Score 等。 torchmetrics.regression: 包含回归任务的指标,如 Mea...
metric = torchmetrics.Accuracy() for batch_idx, (data, target) in enumerate(val_dataloader): data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) # metric on current batch batch_acc = metric.update(preds, target) ...
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 = torchmetrics.Accuracy() for batch_idx, (data, target) in enumerate(val_dataloader): data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) # metric on current batch batch_acc = metric.update(preds, target) ...