如何解决如何找到我的 PyTorch 模型的 r2score 进行回归
我有一个 UNet 模型。我正在尝试回归模型,因为在我的输出中,每个像素都有不同的浮动值。为了检查 r2score,我尝试将以下代码放在 model class
、training_step、validation_step 和 test_step 中。
from pytorch_lightning.metrics.functional import r2score
r2 = r2score(pred,y)
self.log('r2:',r2)
但它给出了以下错误
ValueError: 预计预测和目标都是一维或二维张量,但收到尺寸为 torch.Size([50,1,32,32]) 的张量
如何检查我的模型是否合适?
解决方法
问题是函数接受一维或二维张量,但你的张量是 4D (B x C x H x W)。所以要使用这个函数,你应该重塑它:
r2 = r2score(pred.view(pred.shape[1],-1),y.view(y.shape[1],-1))
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。