pytorch输出每一类的准确率 / 张生荣

Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)

分类器平均准确率计算: correct = torch.zeros(1).squeeze().cuda() total = torch.zeros(1).squeeze().cuda() for i, ...

pytorch 输出中间层特征: tensorflow输出中间特征,2种方式: 1. 保存全部模型(包括结构)时,需要之前先add_to_collection 或者用slim模块下的end_poin ...

目录张量的创建及其基本类型 1.张量(Tensor)函数创建方法 2.张量的类型 3.张量类型的转化张量的维度及形变 1.创建高维张量 2.张量的形变 2.1 flatten拉平: 将任意维度张量 ...

在Tensorflow卷积神经网络实例这篇博客中,我们实现了一个简单的卷积神经网络,没有复杂的Trick.接下来,我们将使用CIFAR-10数据集进行训练. CIFAR-10是一个经典的数据集,包含6 ...

追根溯源话AC 97 AC 97的全称为"Audio Codec 97",意思就是"音频多媒体数字信号编/解码器".这是由Intel.Analog Device ...

测试数据 http://grouplens.org/datasets/movielens/ 协同过滤推荐算法主要分为: 1.基于用户.根据相邻用户,预测当前用户没有偏好的未涉及物品,计算得到一个排序的 ...

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 昨晚上发现了snownlp这个库,很开心.先说说我开心的原因.我本科毕业设计做的是文本挖掘,用R语言做的,发现 ...

本文实例讲述了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.单隐藏层神经网络人类的神经元在树突接受刺激信息后,经过细胞体处理,判断如果达到阈值,则将信息传递 ...

考虑到在日常中,常常需要对模型指标输出,但涉及多个模型的时候,需要对其有标示输出,故需要将模型变量名转换成字符串. 看到的基本方法有两种: 一.方法层面: 方法1(函数内推荐): def namest ...

详细的解释,读者自行打开这个链接查看,我这里只把最重要的说下 fit() 方法会返回一个训练期间历史数据记录对象,包含 training error, training accuracy, valid ...

目录先安装依赖下载离线IP定位库下面我们定义类封装ip2region 测试输出实际使用 ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库,0.0x毫秒级查询 ip2region - ...

方法一:直接在epoch过程中求取准确率简介:此段代码是LeNet5中截取的. def train_model(model,train_loader): optimizer = torch.opti ...

如下所示: #获取模型权重 for k, v in model_2.state_dict().iteritems(): print("Layer {}".format(k)) pr ...

有时候我们在fintune时发现pytorch把许多层都集合在一个sequential里,但是我们希望能把中间层的结果引出来做下一步操作,于是我自己琢磨了一个方法,以vgg为例,有点僵硬哈! 首先py ...

实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出, 那么就可以如下操作: import numpy as np import torch from torchvision import models fro ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

假设result1为tensor格式,首先将其化为array格式(注意只变成numpy还不行),之后存为txt和mat格式 import scipy.io as io result1 = np.arr ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1) conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3) inp ...

无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率,很少有计算误判率, 下面就说说怎么计算准确率以及误判率.召回率等指标 1.计算正确率获取每批次的预判正确个数 train_correc ...

问题:如何经过convTransposed1d输出指定大小的特征? import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F ...