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Pytorch中accuracy和loss的计算知识点总结
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑，原来是自己还没有弄清楚。

给出实例

def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch):
  train_loss = 0
  train_acc = 0
  num_correct= 0
  for step, (x,y) in enumerate(train_loader):

    # x: [b, 3, 224, 224], y: [b]
    x, y = x.to(device), y.to(device)

    model.train()
    logits = model(x)
    loss = criteon(logits, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    train_loss += float(loss.item())
    train_losses.append(train_loss)
    pred = logits.argmax(dim=1)
    num_correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item()
  logger.info("Train Epoch: {}\t Loss: {:.6f}\t Acc: {:.6f}".format(epoch,train_loss/len(train_loader),num_correct/len(train_loader.dataset)))
  return num_correct/len(train_loader.dataset), train_loss/len(train_loader)

首先这样一次训练称为一个epoch，样本总数/batchsize是走完一个epoch所需的“步数”，相对应的，len(train_loader.dataset)也就是样本总数，len(train_loader)就是这个步数。

那么，accuracy的计算也就是在整个train_loader的for循环中（步数），把每个mini_batch中判断正确的个数累加起来，然后除以样本总数就行了；

而loss的计算有讲究了，首先在这里我们是计算交叉熵，关于交叉熵，也就是涉及到两个值，一个是模型给出的logits，也就是10个类，每个类的概率分布，另一个是样本自身的

label，在Pytorch中，只要把这两个值输进去就能计算交叉熵，用的方法是nn.CrossEntropyLoss，这个方法其实是计算了一个minibatch的均值了，因此累加以后需要除以的步数，也就是

minibatch的个数，而不是像accuracy那样是样本个数，这一点非常重要。

以上就是本次介绍的全部知识点内容，感谢大家对的支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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