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: 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: import torch import torchmetrics class MyAccu...
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...
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: ...
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: ...
whereglobal_stateis the score accumulated over previous steps andlocal_stateis the score on current batch. Solution To solve this issue: use sum reduce function forself.score add statenum_batchesto keep number of processed batches add increment ofnum_batchesin everyself.updatecall ...
self.add_state("preds", [], dist_reduce_fx="cat") self.add_state("target", [], dist_reduce_fx="cat") self.reduction = reductiondef update(self, preds: Tensor, target: Tensor): """ Update metric states with predictions and targets....
By using Lightning Flash, we then built a transfer learning workflow in just 15 lines of code, excepting imports. For problems with known solutions and an established state-of-the-art, you can save a lot of time by taking advantage of built-in architectures and training infrastructure with Fl...
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。