TOP1精度と精度TOP5を達成Pytorch

TOP5 TOP1は前に明らかになっていないと何が把握するために、実際には、非常に簡単です、TOP1は「厳しい」通常の精度、TOP1よりもTOP5尺度である、両方の対策の指標であります

具体的には、10ポ​​イント必要なクラスのそのような合計、各出力ソーター10は、確率値であり、その分類に対応するTOP1最大確率値の10の値を正確に正しい周波数である、1に加算TOP5確率値が上位5つのうちの大きい順に10であり、そして、これらの上位5つのカテゴリの正しい分類があるかどうかを確認し、その後周波数を計算します。Pytorchは、以下のことを実現します：

DEF evaluteTop1（モデル、ローダ）：
    model.eval（）
    
    正しい = 0 
    合計 = LEN（loader.dataset）

    のために、X、Y におけるローダ：
        X、Y = x.to（デバイス）、y.to（デバイス）
        トーチと.no_grad（）：
            logits = モデル（X）
            PRED = logits.argmax（=暗く1 ）
            正しい + = 。。torch.eq（predは、Y）.SUM（）フロート（）項目（）
        ＃正しい+ =トーチ。 EQ（predは、Y）.SUM（）。項目（）
    戻り正しい/ 総

DEF evaluteTop5（モデル、ローダ）。
    model.eval（）
    正しい = 0 
    合計 = LEN（loader.dataset）
     のために、X、Y におけるローダ：
        X、Y = x.to（デバイス）、y.to（デバイス）
        torch.no_grad有する（）：
            logits = モデル（X）
            MAXK = MAX（（1,5 ））
            _、predを = logits.topk（MAXK、1 、真の、真の）
            正しい + = torch.eq（predは、Y）.SUM（）フロート（）項目（）
     を返す /正しいですトータル

TOPKが見る特定の用途の機能https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/86525621