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这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑，原来是自己还没有弄清楚。
给出实例
def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch):
train_loss = 0
train_acc = 0
num_correct= 0
for step, (x,y) in enumerate(train_loader):
# x: [b, 3, 224, 224], y: [b]
x, y = x.to(device), y.to(device)
model.train()
logits = model(x)
loss = criteon(logits, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += float(loss.item())
train_losses.append(train_loss)
pred = logits.argmax(dim=1)
num_correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item()
logger.info("Train Epoch: {}\t Loss: {:.6f}\t Acc: {:.6f}".format(epoch,train_loss/len(train_loader),num_correct/len(train_loader.dataset)))
return num_correct/len(train_loader.dataset), train_loss/len(train_loader)
首先这样一次训练称为一个epoch，样本总数/batchsize是走完一个epoch所需的“步数”，相对应的，len(train_loader.dataset)也就是样本总数，len(train_loader)就是这个步数。
那么，accuracy的计算也就是在整个train_loader的for循环中（步数），把每个mini_batch中判断正确的个数累加起来，然后除以样本总数就行了；
而loss的计算有讲究了，首先在这里我们是计算交叉熵，关于交叉熵，也就是涉及到两个值，一个是模型给出的logits，也就是10个类，每个类的概率分布，另一个是样本自身的
label，在Pytorch中，只要把这两个值输进去就能计算交叉熵，用的方法是nn.CrossEntropyLoss，这个方法其实是计算了一个minibatch的均值了，因此累加以后需要除以的步数，也就是
minibatch的个数，而不是像accuracy那样是样本个数，这一点非常重要。
以上就是本次介绍的全部知识点内容，感谢大家对的支持。
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暂无Pytorch中accuracy和loss的计算知识点总结的评论...
一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？