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我使用train_test_split函数将我的数据划分为X_train、X_test、y_train、y_test，然后将utils.data.DataLoader其提供给我的 CNN，但问题是我不知道如何访问我的标签张量来制作混淆矩阵并将它们与我的预测张量进行比较。我知道这是一个基本问题，但无论如何你的帮助表示赞赏。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(faces, emotions, test_size=0.1, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=41)

我用

train = torch.utils.data.TensorDataset(torch.from_numpy(X_train), torch.from_numpy(y_train))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train, batch_size=100, shuffle=True)

用于将数据提供给我的网络似乎您可以通过在您的 train_set 之后键入 targets 属性来访问您的标签，train_set.targets但它对我不起作用。我怎样才能得到我的标签？

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PyTorch 的 DataLoader 对象大致是这样使用的：

for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)

            outputs = model(inputs)
            _, preds = torch.max(outputs, 1)

一般来说，我建议使用两个 DataLoader，一个用于训练，一个用于测试/验证。由于您想创建一个混淆矩阵，您可以简单地通过您的 numpy 数组y_train和您的预测来访问您的标签，preds例如通过在循环内将它们连接到一个 numpy 数组。

有关如何使用 DataLoader 的更多信息，我建议查看这个非常好的教程： https ://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py

和

https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html

于 2019-10-25T09:23:17.710 回答