在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例
pytorch中训练完网络后，需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率
php学习,php编程,php教程
pytorch中训练完网络后，需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率
背景介绍开发中遇到了一个需求：程序运行到某处时需要用户确认,但不能一直傻等,后面的
无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率，很少有计算误判率
值得学习的地方：1.选择合法索引的方式2.数组转图像显示importnumpyasnpfromPILimportImage#input:shap
分类器平均准确率计算：correct=torch.zeros(1).squeeze().cuda()total=torch.zeros(1).squeeze().cuda()fori,(image
我就废话不多说了，直接上代码吧！classNet(nn.Module):def__init__(self,model):super(Net,self).__init__()#
pytorch在torchvision包里面有很多的的打包好的数据集，例如minist,Imagenet-12,CIFAR10和CIFAR100。在to
本机中原pyinstaller版本为3.5版本，本打算通过pipinstall--upgradepyinstaller进行升级，竟然报错，
finetune分为全局finetune和局部finetune。首先介绍一下局部finetune步骤：1.固定参数forname,childinmo
实验环境win10+anaconda+jupyternotebookPytorch1.1.0Python3.7gpu环境（可选）MNIST数据集介绍MNIST包括6万