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...
代码也很简单: 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...
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().__...
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 torch import torchmetrics class MyAccuracy(Metri...
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: ...
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。
__init__():每个状态变量都应该使用self.add_state(…)调用。 update():任何需要更新内部度量状态的代码。 compute():从度量值的状态计算一个最终值。 例子:均方根误差 均方根误差是一个很好的例子,说明了为什么许多度量计算需要划分为两个函数。定义为: ...
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: ...
__init__():每个状态变量都应该使用self.add_state(…)调用。 update():任何需要更新内部度量状态的代码。 compute():从度量值的状态计算一个最终值。 例子:均方根误差 均方根误差是一个很好的例子,说明了为什么许多度量计算需要划分为两个函数。定义为: ...
self.add_state(…) 调用。 update() :任何需要更新内部度量状态的代码。 compute() :从度量值的状态计算一个最终值。 例子:均方根误差 均方根误差是一个很好的例子,说明了为什么许多度量计算需要划分为两个函数。定义为: 为了正确地计算RMSE,我们需要两个度量状态: ...