聚合度量#

class pytorch_forecasting.metrics.base_metrics.AggregationMetric(metric: 指标, **kwargs)[来源]#

基础： Metric

计算均值预测和实际值的指标。

Parameters:

度量 (Metric) – 在聚合上计算的度量。

方法

compute()

计算指标的抽象方法

forward(y_pred, y_actual, **kwargs)

计算综合指标

persistent([mode])

如果指标状态应该保存到其 state_dict，请更改 post-init。

reset()

重置指标状态变量为其默认值。

update(y_pred, y_actual, **kwargs)

计算综合指标
compute()[来源]#

计算指标的抽象方法

应该在派生类中被重写

Parameters:

  • y_pred – 网络输出

  • y_actual – 实际值

Returns:

可以应用反向传播的度量值

Return type:

torch.Tensor

forward(y_pred: Tensor, y_actual: Tensor, **kwargs)[来源]#

计算综合指标

Parameters:

  • y_pred – 网络输出

  • y_actual – 实际值

  • **kwargs – 更新函数的参数

Returns:

可以应用反向传播的度量值

Return type:

torch.Tensor

persistent(mode: bool = False) → None[来源]#

如果指标状态应该保存到其 state_dict，请更改 post-init。

reset() → None[来源]#

重置指标状态变量为其默认值。

update(y_pred: Tensor, y_actual: Tensor, **kwargs) → Tensor[来源]#

计算综合指标

Parameters:

  • y_pred – 网络输出

  • y_actual – 实际值

Returns:

可以应用反向传播的度量值

Return type:

torch.Tensor