老七的神床（6 / 8）

    zero = torch.zeros_like(labels)

    tn = ((labels == zero) * (pred == zero)).sum()

    tp = ((labels == one) * (pred == one)).sum()

    fp = ((labels == zero) * (pred == one)).sum()

    fn = ((labels == one) * (pred == zero)).sum()

    test_sum_fn += fn.item()

    test_sum_fp += fp.item()

    test_sum_tn += tn.item()

    test_sum_tp += tp.item()

    sum_loss += loss.item()

    sum_correct += acc.item()

    test_precision = test_sum_tp * 1.0 / (test_sum_fp + test_sum_tp)

    test_recall = test_sum_tp * 1.0 / (test_sum_fn + test_sum_tp)

    test_loss = sum_loss * 1.0 / len(testDataLoader)

    test_correct = sum_correct * 1.0 / len(testDataLoader) / batch_size

    writer.add_scalar(“test loss“, test_loss, global_step=epoch + 1)

    writer.add_scalar(“test correct“, test_correct, global_step=epoch + 1)

    writer.add_scalar

    (“test precision“, test_precision, global_step=epoch + 1)

    writer.add_scala

    r(“test recall“, test_recall, global_step=epoch + 1)

    print(“epoch is“, epoch, “train loss“, train_loss, “train correct“, train_correct, “test loss is “,

    test_loss, “test correct is: “, test_correct, “train_precision: “, train_precision, “test_precision: “,