前言

一、模型评估概要

在模型训练完成后，需要使用模型来预测新数据，并评估模型的性能。在这种情况下，需要使用模型评估来检查模型的性能。

模型评估包括使用模型对新数据进行预测，并使用与训练过程相同的指标来检查模型的性能。例如，如果在训练过程中使用了精度作为指标，则在评估模型时也可以使用精度来检查模型的预测准确率。

二、评估方法

在 PyTorch 中，有许多内置的指标可以用于评估模型性能，这些指标可以帮助我们了解模型的表现。

1.准确率（Accuracy）

准确率（Accuracy）是一种评估模型性能的指标，它表示模型的预测结果与真实结果的匹配程度。通常，准确率越高，模型的性能就越好。

使用 torch.nn.functional.accuracy() 函数来计算模型的准确率。

# 使用模型对数据进行预测
outputs = model(inputs)
# 计算准确率
accuracy = torch.nn.functional.accuracy(outputs, labels)
#打印准确率,准确率的值可以通过调用 accuracy.item() 来获取。
print(accuracy.item())

2.ROC（Receiver Operating Characteristic）

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用来衡量二分类器性能的曲线。ROC曲线绘制的是分类器的真正率（true positive rate）和假正率（false positive rate）。真正率是分类器将正样本正确分类的概率，假正率是将负样本错误分类成正样本的概率。

可以使用torch.nn.functional.roc_auc_score函数来计算ROC曲线下的面积（AUC）。这个函数接收两个参数：

y_true：一个包含真实标签的Tensor。标签取值可以是0或1。
y_score：一个包含分类器预测得分的Tensor。这个得分可以是分类器对样本的预测概率，也可以是分类器对样本的预测类别。

如果要绘制ROC曲线，可以使用scikit-learn中的roc_curve函数。它需要接收三个参数：

y_true：一个包含真实标签的数组。标签取值可以是0或1。
y_score：一个包含分类器预测得分的数组。这个得分可以是分类器对样本的预测概率，也可以是分类器对样本的预测类别。
pos_label：正样本的标签值。

roc_curve函数会返回三个值：

fpr：一个数组，包含每个ROC曲线绘制的真正率（true positive rate）和假正率（false positive rate）。绘制ROC曲线时，我们需要将真正率作为横坐标，假正率作为纵坐标，并将它们作为一个散点图绘制出来。
tpr：一个数组，包含真正率的值。
thresholds：一个数组，包含每个阈值对应的真正率和假正率。

绘制完ROC曲线之后，我们还可以通过计算曲线下的面积（AUC）来评估分类器的性能。AUC越大，分类器的性能就越好。通常，AUC的取值范围是0~1。当AUC=1时，说明分类器性能最优；当AUC=0.5时，说明分类器的性能比随机猜测差不多。

# 定义真实标签
y_true = torch.Tensor([0, 0, 1, 1])
# 定义预测得分
y_score = torch.Tensor([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])
# 计算AUC值
auc = torch.nn.functional.roc_auc_score(y_true, y_score)
# 绘制ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = sklearn.metrics.roc_curve(y_true, y_score, pos_label=1)
plt.plot(fpr, tpr)
plt.show()

3.混淆矩阵（confusion_matrix）

混淆矩阵是一种用来评估分类器性能的矩阵。它统计了分类器的真正率和假正率，并将它们作为矩阵的四个值：真正类（true positive）、真负类（true negative）、假正类（false positive）和假负类（false negative）。
在pytorch中，可以使用torch.nn.functional.confusion_matrix函数来计算混淆矩阵。这个函数接收两个参数：

y_true：一个包含真实标签的Tensor。标签取值可以是0或1。
y_pred：一个包含预测标签的Tensor。标签取值可以是0或1。

confusion_matrix函数会返回一个二维的Tensor，包含4个值。

# 定义真实标签
y_true = torch.Tensor([0, 0, 1, 1])
# 定义预测标签
y_pred = torch.Tensor([0, 1, 0, 1])
#计算混淆矩阵
confusion_matrix = torch.nn.functional.confusion_matrix(y_true, y_pred)
#打印结果
print(confusion_matrix)

输出结果为：

#这个矩阵的值依次是：真正类（1）、假负类（1）、假正类（1）和真负类（1）。
tensor([[1, 1],
        [1, 1]])

4.精度（Precision）

精度（Precision）是一种评估模型性能的指标，它表示模型预测为正的样本中，真实为正的样本的比例。通常，精度越高，模型的性能就越好。

可以使用sklearn.metrics.precision_score() 函数来计算模型的精度。

5.召回率（Recall）

召回率（Recall）是一种评估模型性能的指标，它表示真实为正的样本中，被模型预测为正的样本的比例。通常，召回率越高，模型的性能就越好。

可以使用 sklearn.metrics.recall_score() 函数来计算模型的召回率。

6.F1值（F1 Score）

F1 值（F1 Score）是一种评估模型性能的指标，它表示模型的精度和召回率的调和平均值。通常，F1 值越高，模型的性能就越好。

可以使用sklearn.metrics.f1_score()函数来计算模型的精度。

三、举例

使用以下代码来评估 PyTorch 模型：

# 禁用自动求导
with torch.no_grad():
    # 将模型设置为评估模式
    model.eval()
    # 使用模型对数据进行预测
    outputs = model(inputs)
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)
    # 计算准确率
    accuracy = torch.nn.functional.accuracy(outputs, labels)
    # 计算精度、召回率和 F1 值
    precision = sklearn.metrics.precision_score(labels, outputs)
    recall = sklearn.metrics.recall_score(labels, outputs)
	f1 = sklearn.metrics.f1_score(labels, outputs)
    # 输出指标值
    print("Loss:", loss.item())
    print("Accuracy:", accuracy.item())
    print("Precision:", precision)
    print("Recall:", recall)
   	print("F1:", f1)

我们首先禁用了自动求导，然后将模型设置为评估模式。然后，我们使用模型对数据进行预测，并使用 torch.nn.CrossEntropyLoss 类计算损失。接着，我们计算了模型的准确率、精度和召回率，并输出这些指标的值。

总结

PyTorch提供了一系列用来评估模型性能的函数。这些函数可以帮助我们了解模型在训练和测试数据上的表现情况，从而决定模型是否需要进一步改进。常用的评估指标包括准确率、混淆矩阵和ROC曲线。在PyTorch中，可以使用accuracy_score、confusion_matrix和roc_auc_score等函数来计算这些指标。此外，PyTorch还提供了一些其他的评估函数，如F1-score、precision和recall等，可以根据实际需要选择使用。