PyTorch — это мощная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, написанная на Python. Однако, в отличие от Keras tf.keras.metrics, PyTorch не имеет готовой библиотеки для метрик оценки модели, как показано в этом выпуске github.

torch-metrics — это библиотека, написанная для оценки модели PyTorch. Чтобы установить torch-metrics, просто запустите pip install --upgrade torch-metrics, и будет установлена ​​последняя версия.

Доступные показатели

На момент написания доступны следующие показатели:

  • Точность
  • R-квадрат
  • Средняя абсолютная ошибка (MAE)
  • Среднеквадратическая ошибка (MSE)
  • Среднеквадратичная ошибка (RMSE)
  • Точность
  • Отзывать
  • F1
  • Среднее значение IoU (пересечение над соединением)
  • Коэффициент сходства игральных костей (DSC)
  • Петля
  • Структурное сходство (SSIM)

использование

Цель состоит в том, чтобы в конечном итоге реализовать все метрики оценки, доступные в метриках Keras API. Ниже приведен пример использования torch-metrics для оценки двух тензоров PyTorch.

Вклад приветствуется. Посетите этот репозиторий github для получения исходного кода и последних обновлений.