在PyTorch中，如何计算模型的精度、回归率及F1分数等评估指标？
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本文共计403个文字，预计阅读时间需要2分钟。
在PyTorch中训练完网络后，需要对学习结果进行测试。官方示例中常用的方法是计算准确率，通常使用`torch.eq()`函数。为了更精确地评估结果，我们还需要计算其他指标。具体来说，可以使用以下方法：
pytorch中训练完网络后，需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。
但是为了更精细的评价结果，我们还需要计算其他各个指标。在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP，TN，FP，FN的函数。。。
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在PyTorch中训练完网络后，需要对学习结果进行测试。官方示例中常用的方法是计算准确率，通常使用`torch.eq()`函数。为了更精确地评估结果，我们还需要计算其他指标。具体来说，可以使用以下方法：
pytorch中训练完网络后，需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。
但是为了更精细的评价结果，我们还需要计算其他各个指标。在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP，TN，FP，FN的函数。。。