Pytorch中求模型准确率的两种方法小结
简介：此段代码是LeNet5中截取的。
def train_model(model,train_loader):
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
EPOCHS = 5
for epoch in range(EPOCHS):
correct = 0
for batch_idx,(X_batch,y_batch) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
#这里是只取训练数据的意思吗，X_batch和y_batch是怎么分开的?
#答：X_batch和y_batch是一一对应的，只不过顺序打乱了，参考torch.utils.data.ipynb
output = model(X_batch.float()) #X_batch.float()是什么意思
loss = loss_func(output,y_batch)
loss.backward()
optimizer.step()
# Total correct predictions
#第一个1代表取每行的最大值，第二个1代表只取最大值的索引
#这两行代码是求准确率的地方
predicted = torch.max(output.data,1)[1]
correct += (predicted == y_batch).sum()
#print(correct)
if batch_idx % 100 == 0:
print('Epoch :{}[{}/{}({:.0f}%)]\t Loss:{:.6f}\t Accuracy:{:.3f}'.format(epoch,batch_idx * len(X_batch),len(train_loader.dataset),100.*batch_idx / len(train_loader),loss.data.item(),float(correct*100)/float(BATCH_SIZE)*(batch_idx+1)))
if __name__ == '__main__':
myModel = LeNet5()
print(myModel)
train_model(myModel,train_loader)
evaluate(myModel,test_loader,BATCH_SIZE)
方法二：构建函数，然后在epoch中调用该函数
简介：此段代码是对Titanic(泰坦尼克号）数据分析截取。
epochs = 10
log_step_freq = 30
dfhistory = pd.DataFrame(columns = ['epoch','loss',metric_name,'val_loss','val_'+metric_name])
print('Start Training...')
nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('========='*8 + '%s'%nowtime)
for epoch in range(1,epochs+1):
#1.训练循环
net.train()
loss_sum = 0.0
metric_sum = 0.0
step = 1
for step,(features,labels) in enumerate(dl_train,1):
#梯度清零
optimizer.zero_grad()
#正向传播求损失
predictions = net(features)
loss = loss_func(predictions,labels)
metric = metric_func(predictions,labels)
#反向传播求梯度
loss.backward()
optimizer.step()
#打印batch级别日志
loss_sum += loss.item()
metric_sum += metric.item()
if step%log_step_freq == 0:
print(('[Step = %d] loss: %.3f,' + metric_name+': %.3f %%')%(step,loss_sum/step,100*metric_sum/step))
#2,验证循环
net.eval()
val_loss_sum = 0.0
val_metric_sum = 0.0
val_step =1
for val_step,(features,labels) in enumerate(dl_valid,1):
#关闭梯度计算
with torch.no_grad():
pred = net(features)
val_loss = loss_func(pred,labels)
val_metric = metric_func(labels,pred)
val_loss_sum += val_loss.item()
val_metric_sum += val_metric.item()
#3,记录日志
info = (epoch,loss_sum/step,100*metric_sum/step,
val_loss_sum/val_step,100*val_metric_sum/val_step)
dfhistory.loc[epoch-1] = info
#打印epoch级别日志
print(('\nEPOCH = %d,loss = %.3f,' + metric_name+\
'=%.3f %%,val_loss = %.3f'+' val_'+metric_name+'= %.3f %%')%info)
nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print('\n'+'=========='*8 + '%s'%nowtime)
print('Finishing Training...')
补充：Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率
之前一直不清楚Top1和Top5是什么，其实搞清楚了很简单，就是两种衡量指标，其中，Top1就是普通的Accuracy，Top5比Top1衡量标准更“严格”，
具体来讲，比如一共需要分10类，每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值，Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正确的频率，而Top5则是在十个概率值中从大到小排序出前五个，然后看看这前五个分类中是否存在那个正确分类，再计算频率。
Pytorch实现如下：
def evaluteTop1(model, loader):
model.eval()
correct = 0
total = len(loader.dataset)
for x,y in loader:
x,y = x.to(device), y.to(device)
with torch.no_grad():
logits = model(x)
pred = logits.argmax(dim=1)
correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item()
#correct += torch.eq(pred, y).sum().item()
return correct / total
def evaluteTop5(model, loader):
model.eval()
correct = 0
total = len(loader.dataset)
for x, y in loader:
x,y = x.to(device),y.to(device)
with torch.no_grad():
logits = model(x)
maxk = max((1,5))
y_resize = y.view(-1,1)
_, pred = logits.topk(maxk, 1, True, True)
correct += torch.eq(pred, y_resize).sum().float().item()
return correct / total
注意：
y_resize = y.view(-1,1)是非常关键的一步，在correct的运算中，关键就是要pred和y_resize维度匹配，而原来的y是[128]，128是batch大小；
pred的维度则是[128,10]，假设这里是CIFAR10十分类；因此必须把y转化成[128,1]这种维度，但是不能直接是y.view(128,1)，因为遍历整个数据集的时候，
最后一个batch大小并不是128，所以view()里面第一个size就设为-1未知，而确保第二个size是1就行
补充：topk函数的具体用法
pytorch -- topk()
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)
沿给定dim维度返回输入张量input中 k 个最大值。
如果不指定dim，则默认为input的最后一维。
如果为largest为 False ，则返回最小的 k 个值。
返回一个元组 (values,indices)，其中indices是原始输入张量input中测元素下标。
如果设定布尔值sorted 为_True_，将会确保返回的 k 个值被排序。
参数input (Tensor) – 输入张量
k (int) – “top-k”中的k
dim (int, optional) – 排序的维
largest (bool, optional) – 布尔值，控制返回最大或最小值
sorted (bool, optional) – 布尔值，控制返回值是否排序
out (tuple, optional) – 可选输出张量 (Tensor, LongTensor) output buffer
实例假设神经网络的输出如下，为二分类。batch_size=4
import torch
output = torch.tensor([[-5.4783, 0.2298],
[-4.2573, -0.4794],
[-0.1070, -5.1511],
[-0.1785, -4.3339]])
得到其top1值操作如下：
maxk = max((1,)) # 取top1准确率，若取top1和top5准确率改为max((1,5))
_, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)
topk参数中，maxk取得是top1准确率，dim=1是按行取值， largest=1是取最大值
结果如下，
_
tensor([[ 0.2298],
[-0.4794],
[-0.1070],
[-0.1785]])
pred
tensor([[1],
[1],
[0],
[0]])
_是top1的值，pred是最大值的索引（size=4*1），一般会进行转置处理同真实值对比
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
