PyTorch 模型性能分析：从损失到具体数据

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于 2023-09-18 10:58:10 发布

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文章标签： pytorch 人工智能 python Python

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本文探讨了如何使用PyTorch分析深度学习模型性能，从损失函数开始，涉及损失曲线绘制、评估指标计算（如准确率、精确率、召回率、F1分数）及混淆矩阵分析，旨在通过全面的性能评估进行模型优化。

在深度学习中，了解和分析模型的性能对于优化和改进模型至关重要。本文将介绍如何使用 PyTorch 来分析模型的性能，从损失函数出发，逐步深入到具体的数据分析。我们将通过编写相应的代码来演示这些分析技巧。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  <

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