在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例

概述在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例 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) & (targ ...

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1TP += ((pred_choice == 1) & (target.data == 1)).cpu().sum()# TN predict 和 label 同时为0TN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 0)).cpu().sum()# FN predict 0 label 1FN += ((pred_choice == 0) & (target.data == 1)).cpu().sum()# FP predict 1 label 0FP += ((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

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总结

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