在pytorch中计算精度、回归率、F1score等指标的实例-创新互联

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。

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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

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当前名称：在pytorch中计算精度、回归率、F1score等指标的实例-创新互联
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