二分类指标计算

加载预训练模型计算测试数据集的LogLoss、AUC和EER，需要根据具体场景选择相应的计算方法。以下是三种常见的方法：

1. 计算LogLoss：

```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F

# 加载模型和测试数据集
model = torch.load('pretrained_model.pth')
test_data = YourTestData(...)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

# 计算测试数据集的LogLoss
model.eval()
test_loss = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        test_loss += F.nll_loss(output, target).item()  # 累加每个批次的loss
        
test_loss /= len(test_loader)  # loss取平均值
print('Test set: Average Loss: {:.4f}'.format(test_loss))

上述代码中，使用PyTorch提供的F.nll_loss()函数来计算测试数据集的LogLoss。在计算时需要累加每个批次的loss，最后将总和除以测试集的样本数就可以得到平均Loss。

2. 计算AUC：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 加载模型和测试数据集
model = torch.load('pretrained_model.pth')
test_data = YourTestData(...)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

# 计算测试数据集的预测概率和真实标签
model.eval()
y_true, y_score = [], []
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = torch.sigmoid(model(data))  # 使用sigmoid转换到0~1之间的概率
        y_true.extend(target.tolist())  # 将真实标签添加到列表中
        y_score.extend(output.tolist())  # 将预测概率添加到列表中
        
# 计算AUC
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)
print('Test set: AUC = {:.4f}'.format(auc))

上述代码中，使用sklearn.metrics提供的roc_auc_score()函数来计算测试数据集的AUC。在计算时需要获取每个样本的预测概率和真实标签，可以使用torch.sigmoid()将输出转换到0~1之间的概率，然后将它们添加到两个列表中。最后使用roc_auc_score()函数来计算AUC。

3. 计算EER：

import torch
import numpy as np
from scipy.optimize import brentq
from sklearn.metrics import roc_curve


def calculate_eer(y_true, y_score):
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score, pos_label=1)
    eer = brentq(lambda x: 1. - x - np.interp(x, fpr, tpr), 0., 1.)
    return eer * 100

# 加载模型和测试数据集
model = torch.load('pretrained_model.pth')
test_data = YourTestData(...)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

# 计算测试数据集的预测概率和真实标签
model.eval()
y_true, y_score = [], []
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = torch.sigmoid(model(data))  # 使用sigmoid转换到0~1之间的概率
        y_true.extend(target.tolist())  # 将真实标签添加到列表中
        y_score.extend(output.tolist())  # 将预测概率添加到列表中
        
# 计算EER
eer = calculate_eer(y_true, y_score)
print('Test set: EER = {:.2f}%'.format(eer))

上述代码中，自定义了一个calculate_eer()函数来计算测试数据集的EER。首先使用sklearn.metrics提供的roc_curve()函数来计算FPR和TPR，并获得阈值。然后使用scipy.optimize提供的brentq()函数来求解ERR对应的阈值，最后将求解结果乘以100，即可得到EER的百分比形式。
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