Výpočet přesnosti pomocí torchmetrics
Sledování přesnosti během trénování ti pomůže identifikovat nejlépe fungující epochu.
V tomto cvičení použiješ torchmetrics k výpočtu přesnosti na datasetu roušek se třemi třídami. Funkce plot_errors zvýrazní chybně klasifikované vzorky a pomůže ti analyzovat chyby modelu.
Balíček torchmetrics je již importován. Výstupy modelu outputs jsou pravděpodobnosti ze softmaxu a labels jsou vektory zakódované metodou one-hot.
Toto cvičení je součástí kurzu
Introduction to Deep Learning with PyTorch
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create accuracy metric
metric = torchmetrics.____(____, ____)
for features, labels in dataloader:
outputs = model(features)
# Calculate accuracy over the batch
metric.____(____, ____)