Pytorch 기본 문법 - 모델 평가

모델에 대한 평가는 함수와 모듈을 이용하는 두 가지 방법이 있다.

1. 함수를 이용하여 모델을 평가하는 방법

import torch
import torchmetrics

preds = torch.randn(10, 5).softmax(dim=-1)
target = torch.randint(5, (10,))

acc = torchmetrics.functional.accuracy(preds, target) # 모델을 평가하기 위해 torchmetrics.functional.accuracy 이용

2. 모듈을 이용하여 모델을 평가하는 방법

import torch
import torchmetrics
metric = torchmetrics.Accuracy()

n_batchs = 10
for i in range(n_batchs):
    preds = torch.randn(10, 5).softmax(dim=-1)
    target = torch.randint(5, (10,))
    
    acc = torchmetrics.functional.accuracy(preds, target)
    print(f'accuracy on batch {i}: {acc}') # 현재 배치에서 모델 정확도
    
acc = metric.compute()
print(f'accuracy no all data: {acc}') # 모든 배치에서 모델 평가

 

혹은 사이킷런에서 제공하는 confusion metrix를 이용하는 방법도 고려해 볼 수 있다.