错误提示信息的具体内容为:“Error: importlib.abc.Error: cannot import get_num_classes from torchmetrics.utilities.data (imported as get_num_classes from torchmetrics.utilities.data)”。 这个问题实际上是在提醒我们一个事实:即 get_num_classes 函数已经被 torchmetrics.utilities.data 库缓存了,我们无需...
cannot import name get_num_classes from torchmetrics.utilities.data这个错误提示并不是因为函数不存在,而是因为函数没有被正确导入。我们只需要在代码中添加一行导入语句,就可以解决这个问题。 在PyTorch的开发者社区中,get_num_classes函数是一个非常有用的函数,它可以帮助我们统计数据集中各个类别的数量。但是,有时...
经过检查,torchmetrics 库中通常不包含名为 get_num_classes 的函数在 torchmetrics.utilities 模块中。这个函数可能是您误记或者来自其他库。torchmetrics 主要用于评估深度学习模型的性能指标,如准确率、召回率等,而并不直接提供获取类别数量的函数。 检查是否正确安装了'torchmetrics'库,并且版本符合要求: 即使get_...
代码报错:ImportError: cannot import name ‘get_num_classes’ from ‘torchmetrics.utilities.data’ 根据报错指示进行查看,发现报错位置是torchmetrics文件。 ✍初步判断,安装的torchmetrics版本与代码要求的版本不一致。 注意:千万不要手欠去修改源码 正确解决方案:更换torchmetrics版本为0.5版本。
The “ImportError: cannot import name get_num_classes from torchmetrics.utilities.data” error occurs when you are trying to import the get_num_classes function from the data module within the torchmetrics.utilities package, but the function cannot be found. ...
test_f1 = F1(num_classes=5, threshold=1. / 5, average="macro") # F1 score test_acc = Accuracy(num_classes=5, threshold=1. / 5, average="micro") # Accuracy test_rcl = Recall(num_classes=5, threshold=1. / 5, average="macro") # Recall ...
class DummyClassifierPLWrapper(LightningModule): def __init__( self, num_classes: int, num_filters=6, training_config: Dict[str, Any] = default_training_config, ): super().__init__() self.model = DummyClassifier(num_classes) self.lr = training_config["lr"] self.milestones = training...
torchmetrics.F1(num_classes=100, average="micro")] datamodule = ImageClassificationData.from_datasets( train_dataset=train_dataset,\ val_dataset=val_dataset) model_2 = ImageClassifier(backbone=(model.backbone, 512),\ num_classes=100, metrics=metrics_100) ...
importtorchfromtorchmetrics.classificationimportMulticlassAccuracy,MulticlassConfusionMatrixnum_classes=3# this will generate two distributions that comes more similar as iterations increasew=torch.randn(num_classes)target=lambdait:torch.multinomial((it*w).softmax(dim=-1),100,replacement=True)preds=lambda...
Torchmetrics - Machine learning metrics for distributed, scalable PyTorch applications. - torchmetrics/src/torchmetrics/classification/auroc.py at v1.3.1 · Lightning-AI/torchmetrics