torchmetrics로 정확도 계산하기
훈련 중 정확도를 추적하면 가장 성능이 좋은 epoch을 확인할 수 있어요.
이 연습에서는 torchmetrics를 사용해 클래스가 세 개인 마스크 착용(facemask) 데이터셋에서 정확도를 계산해 봅니다. plot_errors 함수는 잘못 분류된 샘플을 강조 표시해, 모델의 오류를 분석하는 데 도움을 줍니다.
torchmetrics 패키지는 이미 임포트되어 있어요. 모델 outputs는 softmax 확률이며, labels는 원-핫(one-hot) 인코딩 벡터입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 딥러닝 입문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create accuracy metric
metric = torchmetrics.____(____, ____)
for features, labels in dataloader:
outputs = model(features)
# Calculate accuracy over the batch
metric.____(____, ____)