НачатьНачать бесплатно

Вычисление точности с помощью torchmetrics

Отслеживание точности в процессе обучения помогает определить эпоху с наилучшими результатами.

В этом упражнении вы будете использовать torchmetrics для вычисления точности на наборе данных о масках с тремя классами. Функция plot_errors выделит неправильно классифицированные примеры, что поможет проанализировать ошибки модели.

Пакет torchmetrics уже импортирован. Выходные данные модели outputs — это вероятности softmax, а labels — векторы в формате one-hot encoding.

Это упражнение является частью курса

Введение в глубокое обучение с PyTorch

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create accuracy metric
metric = torchmetrics.____(____, ____)
for features, labels in dataloader:
    outputs = model(features)
  
    # Calculate accuracy over the batch
    metric.____(____, ____)
Редактировать и запускать код