前言

看了很多关于评估的代码，一般算法很好实现或者有对应的包，但是当时在调试的时候发现了一些问题，特此记录

问题

  1. 就是output(模型预测出来的label）和target（GT）对比的时候，发现不能够直接计算，也不可能直接计算，维度不同，例如：output：tensor([3,7,16,16,16])，target：tensor([3,1,16,16,16])，这样就不能直接输入了。
  2. 往往output在加载的时候不是softmax形式，不能比较

解决方案

  1. 针对1解决方案是因为加载出来的GT本身就不具有NUM特性(有的比较好，已经分开了)，所以导致只有GB和label，也就是前面的1（0 and 1），所以将GT进行argmax就可以消灭NUM所在维度，这样使用for循环加个n == …就可以输入了
  2. 第二个问题直接用softmax函数操作一下就行