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[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

이미지 분류 - 합성곱 신경망(CNN)

이미지 분류 - 합성곱 신경망(CNN) 마지막 코드 질문드립니다.

22.10.18 19:51 작성

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안녕하세요 딥러닝호형님!

유튜브에서 알게되어서 인프런 강의까지 잘 수강 중 입니다.

딥러닝 너무 어려운데 잘 알려주셔서 먼저 감사인사 말씀 드립니다!

 

다름이 아니라 5-1강 CNN 마지막 5.6 모델 정확도 구하기에서 주석에 " 누적 (맞으면 1, 틀리면 0으로 합산) 이라고 적혀있는데 Print 해보니 label 값이 더해지고 있는 것 같습니다. 제가 코드를 잘못쳤는지 아니면 주석의 내용을 잘못 이해한건지 궁금합니다.

 

감사합니다.

 

 

    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    # torch.max() returns = (values=tensor([1.111,2.222...], device='cuda:0'),
    #                        indices=tensor([7,7,4,5,...], device='cuda:0'))
    print('여기야 =', (predicted==labels).sum().item())
    
    total += labels.size(0) # 개수 누적 (총 개수)
    correct += (predicted == labels).sum().item() # 누적 (맞으면 1, 틀리면 0으로 합산)
    print('correct=', correct);

출력 : 
correct= 6166
여기야 = 4
correct= 6170
여기야 = 5
correct= 6175
여기야 = 6
correct= 6181

 

답변 1

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딥러닝호형
지식공유자

2022. 10. 19. 02:16

안녕하세요.

주석에 적힌대로 맞추면 1이 합산(누적)이 됩니다.

즉, 전체 맞은 개수를 구하기 위해 맞은 개수를 하나 씩 더하는 것입니다. :)

 

감사합니다.

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