Python PyTorch SummaryWriter.add_pr_curve用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter.add_pr_curve 的用法。

用法:

add_pr_curve(tag, labels, predictions, global_step=None, num_thresholds=127, weights=None, walltime=None)

參數：

• tag(string) -數據標識符

• labels(torch.Tensor,numpy.array， 或者字符串/blob 名稱) -地麵實況數據。每個元素的二進製標簽。

• predictions(torch.Tensor,numpy.array， 或者字符串/blob 名稱) -元素被分類為真的概率。值應該在 [0, 1]

• global_step(int) -要記錄的全局步長 值

• num_thresholds(int) -用於繪製曲線的閾值數。

• walltime(float) -事件紀元後的可選覆蓋默認 walltime (time.time()) 秒

添加精確召回曲線。繪製 precision-recall 曲線可讓您了解模型在不同閾值設置下的性能。通過此函數，您可以為每個目標提供真實標簽 (T/F) 和預測置信度(通常是模型的輸出)。 TensorBoard UI 將讓您以交互方式選擇閾值。

例子：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import numpy as np
labels = np.random.randint(2, size=100)  # binary label
predictions = np.random.rand(100)
writer = SummaryWriter()
writer.add_pr_curve('pr_curve', labels, predictions, 0)
writer.close()