(predicted == labels).sum().item()作用
⚠️(predicted == labels).sum().item()作用,举个小例子介绍:
# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import numpy as np data1 = np.array([
[1,2,3],
[2,3,4]
])
data1_torch = torch.from_numpy(data1) data2 = np.array([
[1,2,3],
[2,3,4]
])
data2_torch = torch.from_numpy(data2) p = (data1_torch == data2_torch) #对比后相同的值会为1,不同则会为0
print p
print type(p) d1 = p.sum() #将所有的值相加,得到的仍是tensor类别的int值
print d1
print type(d1) d2 = d1.item() #转成python数字
print d2
print type(d2)
返回:
(deeplearning2) userdeMBP:pytorch user$ python test.py
tensor([[1, 1, 1],
[1, 1, 1]], dtype=torch.uint8)
<class 'torch.Tensor'>
tensor(6)
<class 'torch.Tensor'>
6
<type 'int'>
即如果有不同的话,会变成:
# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import numpy as np data1 = np.array([
[,,],
[,,]
])
data1_torch = torch.from_numpy(data1) data2 = np.array([
[,,],
[,,]
])
data2_torch = torch.from_numpy(data2) p = (data1_torch == data2_torch)
print p
print type(p) d1 = p.sum()
print d1
print type(d1) d2 = d1.item()
print d2
print type(d2)
返回:
(deeplearning2) userdeMBP:pytorch user$ python test.py
tensor([[, , ],
[, , ]], dtype=torch.uint8)
<class 'torch.Tensor'>
tensor()
<class 'torch.Tensor'> <type 'int'>
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