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딥러닝 · 머신러닝
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해결 여부
미해결
시계열 데이터로 Bi-LSTM 수행 후 RMSE 평가 코드 관련
22.08.03 17:48 작성 조회수 297
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Bi-LSTM에서 RMSE를 구하려고 하는데, y_true and y_pred have different number of output(10!=1)
이라는 메시지가 뜹니다.
코딩은 ANN의 RMSE 코딩을 차용했습니다.
오류 원인이 혹시 무엇인지 알 수 있을까요?
def evaluation(dataloader):
predictions = torch.tensor([], dtype=torch.float) # 예측값을 저장하는 텐서
actual = torch.tensor([], dtype=torch.float) # 실제값을 저장하는 텐서
with torch.no_grad():
model.eval() # 평가를 할 때에는 .eval() 반드시 사용해야 한다.
for data in dataloader:
inputs, values = data
outputs = model(inputs)
predictions = torch.cat((predictions, outputs), 0) # cat을 통해 예측값을 누적
actual = torch.cat((actual, values), 0) # cat을 통해 실제값을 누적
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(predictions, actual)) # sklearn을 이용하여 RMSE 계산
return rmse
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딥러닝호형
지식공유자2022.08.03
안녕하세요.
Bi-LSTM 예제는 이미지의 종류를 예측하는 classification 문제입니다.
따라서 regression 업무에 사용되었던 RMSE를 평가 척도로 사용할 수 없습니다.
감사합니다.
답변 1