PyTorch 模型评估教程

在深度学习领域，模型评估是一个关键步骤，它帮助我们理解模型的性能和表现。以下是一些使用 PyTorch 进行模型评估的基本步骤和技巧。

评估指标

在评估模型时，常用的指标包括：

• 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本占总样本的比例。
• 召回率（Recall）：模型正确预测的正例占总正例的比例。
• 精确率（Precision）：模型正确预测的正例占所有预测为正例的比例。
• F1 分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均值。

评估流程

1. 数据预处理：确保你的数据集已经经过适当的清洗和预处理。
2. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
3. 加载模型：加载你的训练好的模型。
4. 评估指标：使用测试集来计算各种评估指标。

示例代码

from torch.utils.data import DataLoader
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设已经加载了模型和数据集
model.eval()
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        correct = (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / len(test_dataset)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100}%')

进一步学习

如果你对 PyTorch 模型评估有更多兴趣，可以阅读以下教程：

• PyTorch 官方文档 - 模型评估