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    However, profiling my code it showed, that pushing to cpu is quite a bottleneck. I am certain there is a more efficient way to a) store the predictions without having to push them to cpu each batch. b) calculate the metrics on GPU directly? As I am new to PyTorch, I am very grateful for any hints and feedback :) The metric is only proper defined when \(\text + \text \neq 0 \wedge \text + \text \neq 0\) where \(\text\) , \(\text\) and \(\text\) represent the number of true positives, false positives and false negatives respectively. If this case is encountered for any class/label, the metric for that class/label will be set to 0 and the overall metric may therefore be affected in turn. >>> from torch import tensor >>> target = tensor ([ 0 , 1 , 2 , 0 , 1 , 2 ]) >>> preds = tensor ([ 0 , 2 , 1 , 0 , 0 , 1 ]) >>> f_beta = FBetaScore ( task = ”multiclass” , num_classes = 3 , beta = 0.5 ) >>> f_beta ( preds , target ) tensor(0.3333) Initialize task metric. class torchmetrics.classification. BinaryFBetaScore ( beta , threshold = 0.5 , multidim_average = 'global' , ignore_index = None , validate_args = True , ** kwargs ) [source] ¶ \[F_ = (1 + \beta^2) * \frac * \text> ) + \text>\] As input to forward and update the metric accepts the following input: As output to forward and compute the metric returns the following output: If multidim_average is set to global the output will be a scalar tensor If multidim_average is set to samplewise the output will be a tensor of shape (N,) consisting of a scalar value per sample. Entre os aspectos a considerar também se encontram a ladylinda luta pelo jogo responsável e a aplicação de evp sports para proporcionar segurança e evp sports aos usuários na internet. [[ 0.38 , 0.04 ], [ 0.86 , 0.780 ], [ 0.45 , 0.37 ]]]) >>> metric = BinaryFBetaScore ( beta = 2.0 , multidim_average = 'samplewise' ) >>> metric ( preds , target ) tensor([0.5882, 0.0000]) Plot a single or multiple values from the metric. Figure object and Axes object. >>> from torch import rand , randint >>> # Example plotting multiple values >>> from torchmetrics.classification import BinaryFBetaScore >>> metric = BinaryFBetaScore ( beta = 2.0 ) >>> values = [ ] >>> for _ in range ( 10 ): . values . append ( metric ( rand ( 10 ), randint ( 2 ,( 10 ,)))) >>> fig_ , ax_ = metric . plot ( values ) class torchmetrics.classification.

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