之前一直不清楚Top1和Top5是什么，其实搞清楚了很简单，就是两种衡量指标，其中，Top1就是普通的Accuracy，Top5比Top1衡量标准更“严格”，

具体来讲，比如一共需要分10类，每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值，Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正确的频率，而Top5则是在十个概率值中从大到小排序出前五个，然后看看这前五个分类中是否存在那个正确分类，再计算频率。Pytorch实现如下：

def evaluteTop1(model, loader):
    model.eval()
    
    correct = 0
    total = len(loader.dataset)

    for x,y in loader:
        x,y = x.to(device), y.to(device)
        with torch.no_grad():
            logits = model(x)
            pred = logits.argmax(dim=1)
            correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item()
        #correct += torch.eq(pred, y).sum().item()
    return correct / total

def evaluteTop5(model, loader):
    model.eval()
    correct = 0
    total = len(loader.dataset)
    for x, y in loader:
        x,y = x.to(device),y.to(device)
        with torch.no_grad():
            logits = model(x)
            maxk = max((1,5))
　　　　　　　 y_resize = y.view(-1,1)
            _, pred = logits.topk(maxk, 1, True, True)
            correct += torch.eq(pred, y_resize).sum().float().item()
    return correct / total

注意：y_resize = y.view(-1,1)是非常关键的一步，在correct的运算中，关键就是要pred和y_resize维度匹配，而原来的y是[128]，128是batch大小；

pred的维度则是[128,10]，假设这里是CIFAR10十分类；因此必须把y转化成[128,1]这种维度，但是不能直接是y.view(128,1)，因为遍历整个数据集的时候，

最后一个batch大小并不是128，所以view()里面第一个size就设为-1未知，而确保第二个size是1就行

topk函数的具体用法参见https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/86525621