torchmetricsを使ったAccuracyやF1が毎回同じ出力になってしまいます。

torchmetricsをつかって、AccuracyやF1スコア等を出力したく、

ドキュメントにF1も付け加えた形としました。

python
1import torch
2import torchmetrics
3
4metric_acc = torchmetrics.Accuracy()
5metric_f1 = torchmetrics.F1()
6
7n_batches = 10
8for i in range(n_batches):
9    # simulate a classification problem
10    preds = torch.randn(10, 5).softmax(dim=-1)
11    target = torch.randint(5, (10,))
12
13    acc = metric_acc(preds, target)
14    f1 = metric_f1(preds, target)
15    print(f"Accuracy on batch {i}: {acc}")
16    print(f"F1 score on batch {i}: {f1}")
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18
19
20acc = metric_acc.compute()
21f1 = metric_f1.compute()
22print(f"Accuracy on all data: {acc}")
23print(f"f1 score on all data: {f1}")

です。ですが、出力がそれぞれ10バッチとも同じ値が出てきてしまいます。

python
1Accuracy on batch 0: 0.10000000149011612
2tensor(0.1000)
3Accuracy on batch 1: 0.10000000149011612
4tensor(0.1000)
5Accuracy on batch 2: 0.30000001192092896
6tensor(0.3000)
7Accuracy on batch 3: 0.30000001192092896
8tensor(0.3000)
9Accuracy on batch 4: 0.10000000149011612
10tensor(0.1000)
11Accuracy on batch 5: 0.20000000298023224
12tensor(0.2000)
13Accuracy on batch 6: 0.10000000149011612
14tensor(0.1000)
15Accuracy on batch 7: 0.4000000059604645
16tensor(0.4000)
17Accuracy on batch 8: 0.10000000149011612
18tensor(0.1000)
19Accuracy on batch 9: 0.30000001192092896
20tensor(0.3000)
21Accuracy on all data: 0.20000000298023224
22tensor(0.2000)

入力のデータがおかしいのでしょうか。。また、recallやspecificityでも同じ現象が起きています。
入力がバッチサイズ文次元が増えていて、かつモデルの作成にpytorch_lightningを使っているので、できればsklearn.metrcisではなくtorchmetricsを使用したいです。
解決方法が分からず止まっております。どなたか分かる方がいらっしゃったら、ご教示いただけますと幸いです。宜しくお願い致します。