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pytorch中训练完网络后，需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。
但是为了更精细的评价结果，我们还需要计算其他各个指标。在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP，TN，FP，FN的函数。。。
在动了无数歪脑筋之后，心想pytorch完全支持numpy，那能不能直接进行判断，试了一下果然可以，上代码：
# TP predict 和 label 同时为1 TP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 1)).cpu().sum() # TN predict 和 label 同时为0 TN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 0)).cpu().sum() # FN predict 0 label 1 FN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 1)).cpu().sum() # FP predict 1 label 0 FP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 0)).cpu().sum() p = TP / (TP + FP) r = TP / (TP + FN) F1 = 2 * r * p / (r + p) acc = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN
这样就能看到各个指标了。
因为target是Variable所以需要用target.data取到对应的tensor，又因为是在gpu上算的，需要用 .cpu() 移到cpu上。
因为这是一个batch的统计，所以需要用+=累计出整个epoch的统计。当然，在epoch开始之前需要清零
以上这篇在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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