PyTorch 验证方法全解析 📊

PyTorch 提供了多种验证方法，帮助开发者评估模型性能。以下是常用方法及示例：

1. 交叉验证 (Cross_Validation)

使用 torch.utils.data.CrossValidator 实现数据划分与多次训练验证：

from torch.utils.data import CrossValidator
cv = CrossValidator(n_splits=5)

2. 验证集划分 (Validation_Set_Split)

通过 train_test_split 划分训练集与验证集：

from torch.utils.data.random import train_test_split
train_data, val_data = train_test_split(dataset, test_size=0.2)

3. 早停法 (Early_Stopping)

监控验证损失并在收敛时停止训练：

if val_loss < best_loss:
    best_loss = val_loss
    epoch_no_improvement = 0
else:
    epoch_no_improvement += 1
    if epoch_no_improvement >= patience:
        break

4. 自定义验证指标

通过 torchmetrics 扩展自定义评估函数：

from torchmetrics import Metric
class CustomMetric(Metric):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.add_state("score", default=torch.tensor(0.0), dist_reduce_fx="mean")

📌 深入了解 PyTorch 验证机制可访问 PyTorch 官方文档 进行扩展学习

5. 验证数据增强

使用 torchvision.transforms 对验证集进行数据增强：

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(10)
])

🚀 实践建议：验证阶段应禁用数据增强以保证评估结果的稳定性