无法预测[MNIST]

Question

在这里努力学习。

链接到我的笔记本：https://gist.github.com/jagadeesh-kotra/412f371632278a4d9f6cb31a33dfcfeb

验证准确率为95%。

我用以下方法来预测：

m.eval()

testset_predictions = []
for batch_id,image in enumerate(test_dataloader):
    image = torch.autograd.Variable(image[0])
    output = m(image)
    _, predictated = torch.max(output.data,1)
    for prediction in predicted:
        testset_predictions.append(prediction.item())

len(testset_predictions)

问题是当我把结果提交给kaggle竞赛时，我的准确率只有10%，这和随机预测一样好，我不知道我做错了什么。

(请帮助:)

Answer 1

很可能是由于错误；当您想要使用新创建的predictated结果时，实际上使用的是predicted。

_, predictated = torch.max(output.data,1)
    for prediction in predicted:

哪个predicted来自前面链接的代码，它包含来自验证集的预测，而不是您的测试集：

#validation

# ...

for batch_idx, (data, target) in enumerate(val_dataloader):

    data, target = Variable(data), Variable(target)

    output = m.forward(data)

    _, predicted = torch.max(output.data,1)

所以，您甚至没有收到错误消息，因为predicted确实存在--这并不是您真正想要使用的.您最终会提交验证集的结果，而不是测试集(这两者都包含10 000个样本当然没有帮助)，因此您可以期望得到一个大约10%的随机猜测精度。