首页def evaluate_accuracy(net, data_iter): if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] 中metric = Accumulator(2)这一行是什么意思，其中Accumulator类如下： class Accumulator: """在`n`个变量上累加。""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]

def evaluate_accuracy(net, data_iter): if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] 中metric = Accumulator(2)这一行是什么意思，其中Accumulator类如下： class Accumulator: """在`n`个变量上累加。""" def init(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] len(self.data) def getitem(self, idx): return self.data[idx]

时间: 2024-04-16 13:29:08 浏览: 223

这行代码`metric = Accumulator(2)`的意思是创建了一个`Accumulator`类的实例，该实例有两个变量用于累加数据。在这个特定的例子中，`metric`用于累加模型预测的准确率和样本数量。 `Accumulator`类的定义如下： ```python class Accumulator: """在`n`个变量上累加。""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] ``` 这个类有以下几个方法： - `__init__(self, n)`: 初始化一个具有`n`个变量的累加器。 - `add(self, *args)`: 将传入的参数与当前累加器中的值逐个相加。 - `reset(self)`: 将累加器中的值重置为0。 - `__getitem__(self, idx)`: 通过索引获取累加器中的值。在上述代码中，`metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())`将模型预测的准确率和样本数量依次传入`add()`方法进行累加。最后，返回准确率除以样本数量得到模型的平均准确率。

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