【PyTorch】学習・評価時の正解率表示に関わるコードが理解できません

Question

理解できていない点

こちらのサイト様参考に転移学習の実装方法について学習しています。
3.8 学習・評価の最後の # 正解数の合計を更新する部分と、# epochごとのlossと正解率を表示する部分のコードのうち、

• 　preds == labels.dataや
• 　len(dataloaders_dict[phase].dataset)

のように、末尾に.dataや.datasetをつける意味が分からず、困っています。
よろしくお願い致します。

該当のソースコード

　　　　　　　　　　　　　~~中略~~

                # 正解数の合計を更新
                epoch_corrects += torch.sum(preds == labels.data)

        # epochごとのlossと正解率を表示
        epoch_loss = epoch_loss / len(dataloaders_dict[phase].dataset)
        epoch_acc = epoch_corrects.double() / len(dataloaders_dict[phase].dataset)

試したこと

試しにlabels.dataとlabelsで出力を見てみたのですが、同じテンソルが出力されるだけでどっちでも変わらないように思えました。

Answer 1

print(type(labels))
print(type(labels.data))
としてみてください。
後者はnumpyのarrayで前者はpandasのDataFrameです。
どちらもテンソルを表しているのですが、クラスが違います。また、pytorchはarrayしか受け付けないのでlabels.dataとする必要があります。
dataloaders_dict[phase]はデータローダーで、dataloaders_dict[phase].datasetはそれによってロードされたデータセットを指しています。

Comments

[kurage]

回答いただきありがとうございます。それぞれのタイプを出力してみたところ、
　dataloaders_dict[phase]はデータローダーそのものでで、
　dataloaders_dict[phase].datasetはデータローダーがロードしたデータセットであることが分かりました。
　labelsとlabels.dataについては両方とも<class 'torch.Tensor'>で、両方とも問題なく実行されたように見えました。これについてはもう少し調べてみたいと思います。ありがとうございました。