Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)

引言

在机器学习中，准确率是指分类器预测正确的样本数与总样本数之比。在深度学习中，Pytorch是一个非常流行的框架，它提供了丰富的功能来构建神经网络。在本文中，我们将展示如何使用Pytorch计算分类器的准确率，包括总分类准确率和子分类准确率。

总分类准确率

总分类准确率是指分类器对所有样本的准确率，这是评估分类器性能的基本指标之一。在Pytorch中，我们可以使用以下代码来计算总分类准确率：

def accuracy(outputs, labels):
    _, preds = torch.max(outputs, dim=1)
    return torch.tensor(torch.sum(preds == labels).item() / len(preds))

其中，outputs是模型预测的输出，labels是真实标签。我们使用torch.max()函数取得每个样本的预测概率最大的类别，并将其与真实标签进行比较。最后，我们计算正确预测的样本数与总样本数之比。

在实际使用中，我们可以将准确率作为训练过程中的指标，以便及时调整模型参数，提高准确率。以下是一个简单的示例代码：

# 定义模型和优化器
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练过程中计算准确率
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        acc = accuracy(outputs, labels)  # 计算准确率
        loss.backward()
        optimizer.step()

在每个批次训练完之后，我们可以直接使用accuracy()函数计算准确率。

子分类准确率

除了总分类准确率，我们还可以计算每个子分类的准确率。例如，当分类器分为10个类别时，我们可以分别计算每个类别的准确率。

为了计算每个子分类的准确率，在accuracy()函数中需要进行修改。以下是修改后的代码：

def accuracy(outputs, labels, num_classes):
    _, preds = torch.max(outputs, dim=1)
    accs = []
    for c in range(num_classes):
        mask = (labels == c)
        if torch.sum(mask) == 0:
            accs.append(torch.tensor(0.0))
        else:
            accs.append(torch.tensor(torch.sum(preds[mask] == labels[mask]).item() / torch.sum(mask).item()))
    return accs

我们首先使用torch.max()函数取得每个样本的预测概率最大的类别。然后，我们通过使用mask来过滤出标签等于的样本，计算标签等于的样本预测正确的准确率。

在实际使用中，我们需要传递子分类的数量num_classes给accuracy()函数。以下是一个简单的示例代码：

# 定义模型和优化器
model = MyModel(num_classes=10)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练过程中计算准确率
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        accs = accuracy(outputs, labels, num_classes=10)  # 计算子分类准确率
        loss.backward()
        optimizer.step()

在每个批次训练完之后，我们可以直接使用accuracy()函数计算子分类准确率。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pytorch计算分类器的准确率，包括总分类准确率和子分类准确率。总分类准确率是评估分类器性能的基本指标之一，而子分类准确率可以帮助我们更好地了解分类器在不同类别上的表现。通过计算准确率，我们可以得到及时的反馈，以便我们进一步调整模型参数，提高准确率。