torchmetrics を使って精度を計算する
学習中に精度を追跡すると、最も性能の良いエポックを特定できます。
この演習では、3 クラスのマスク着用データセットに対して torchmetrics を使って精度を計算します。plot_errors 関数は誤分類されたサンプルを強調表示し、モデルのエラー分析に役立ちます。
torchmetrics パッケージはすでにインポート済みです。モデルの outputs は softmax の確率で、labels はワンホットベクトルです。
この演習はコースの一部です
PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create accuracy metric
metric = torchmetrics.____(____, ____)
for features, labels in dataloader:
outputs = model(features)
# Calculate accuracy over the batch
metric.____(____, ____)