昨天晚上跑起來一個classification實驗，今天發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練loss在降，然而accuracy永遠(yuǎn)是0 。。。直覺告訴我evaluation有問題

然后發(fā)現(xiàn)自己寫了個很愚蠢的bug

accuracy對應(yīng)的tensor出來是int型的，我用到了一個除法取平均。而pytorch里無論用 / or // 結(jié)果都是取整，，accuracy一直就沒有。。

所以轉(zhuǎn)換成float就沒問題了，，低級bug，下不為例

補(bǔ)充：pytorch tensor division/除法

除法的時候要注意數(shù)據(jù)類型的問題

a = torch.div(torch.tensor([160, 110]), 0.137)

jupyter notebook就會奔潰, 因為torch.tensor([160, 110])是torch.int64數(shù)據(jù)類型, 而0.137(或者說torch.tensor(0.137))是torch.float32類型.

如果改成下面這樣, 就會順利運行

a = torch.div(torch.tensor([160, 110]).float(), 0.137)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。