Pytorch采坑记录(持续更新)

博客介绍了将cuda tensor转换成ndarray的方法,即使用loss.cpu().detach().numpy(),还提及要计算每个batch的准确率,但未给出具体计算内容。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.将cuda tensor 转换成 ndarray:

loss.cpu().detach().numpy()

2.计算每个batch的准确率:

def accuary(output,labels):
    """
    获取每个batch的准确率
    """
    index = output.argmax(dim = 1) #获取dim=1维度上的最大值对应的索引组成的列表
    right_nums = 0
    all_num = len(labels)
    for i in range(all_num):
        if index[i] == labels[i]:
            right_nums += 1
    return round(right_nums/all_num,4)*100

 

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