Pytorch 是一个基于 Python 的深度学习框架 。它提供了高度的灵活性和速度，使得用户可以轻松地设计、训练和部署深度学习模型 。在深度学习中，准确率是评估模型性能的重要指标之一 。在本文中，我们将探讨如何使用 Pytorch 实现计算分类器的准确率，包括总分类准确率和子分类准确率 。
一、总分类准确率
文章插图
总分类准确率指的是将所有的样本进行分类后，正确分类的样本数与总样本数之比 。在 Pytorch 中，我们可以通过以下代码实现计算总分类准确率：
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the %d test images: %d %%' % (total, 100 * correct / total))
```
上述代码中，我们首先定义了两个变量 correct 和 total，分别用于记录正确分类的样本数和总样本数 。接着，我们使用了 Pytorch 中的 torch.no_grad() 函数，该函数可以关闭梯度计算，加速模型的推理过程 。然后，我们使用一个循环遍历测试集中的所有样本，对每个样本进行预测，并将预测结果与真实标签进行比较 。如果预测结果与真实标签相同，则将 correct 加 1 。最后，我们输出总分类准确率 。
二、子分类准确率
子分类准确率指的是将数据集按照类别进行划分，然后计算每个类别的准确率 。在 Pytorch 中，我们可以通过以下代码实现计算子分类准确率：
```python
class_correct = list(0. for i in range(10))
class_total = list(0. for i in range(10))
with torch.no_grad():
for data in testloader:
【总分类及子分类 Pytorch 实现计算分类器准确率】images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
c = (predicted == labels).squeeze()
for i in range(4):
label = labels[i]
class_correct[label] += c[i].item()
class_total[label] += 1
for i in range(10):
print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))
```
上述代码中，我们首先定义了两个列表 class_correct 和 class_total，分别用于记录每个类别的正确分类数和总数 。接着，我们使用了 Pytorch 中的 torch.no_grad() 函数，同样关闭了梯度计算 。然后，我们使用一个循环遍历测试集中的所有样本，对每个样本进行预测，并将预测结果与真实标签进行比较 。如果预测结果与真实标签相同，则将对应类别的 class_correct 加 1，同时将 class_total 加 1 。最后，我们输出每个类别的准确率 。
三、总结
本文介绍了如何使用 Pytorch 实现计算分类器的准确率，包括总分类准确率和子分类准确率 。总分类准确率是评估整个模型性能的重要指标，而子分类准确率则可以帮助我们更深入地了解模型在每个类别上的表现 。在实际应用中，我们可以根据需求选择计算哪种准确率 。同时，我们还可以通过可视化等手段进一步分析模型性能，提高模型的准确率 。
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