Обчислення точності за допомогою torchmetrics
Відстеження точності під час навчання допомагає визначити найкращу епоху.
У цій вправі ви використаєте torchmetrics, щоб обчислити точність на наборі даних із захисними масками з трьома класами. Функція plot_errors підсвітить неправильно класифіковані зразки, щоб допомогти вам проаналізувати помилки моделі.
Пакет torchmetrics уже імпортовано. Виходи моделі outputs — це ймовірності softmax, а labels — one-hot вектори.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Deep Learning з PyTorch
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create accuracy metric
metric = torchmetrics.____(____, ____)
for features, labels in dataloader:
outputs = model(features)
# Calculate accuracy over the batch
metric.____(____, ____)