utils.py

import torch


def cargar_etiquetas():
    with open("etiquetas.txt", "r") as f:
        etiquetas = f.read().splitlines()[1:]
    num_clases = len(etiquetas)
    codigo = {etiqueta.lower(): i for i, etiqueta in enumerate(etiquetas)}

    return etiquetas, num_clases, codigo


def multiclass_accuracy(predictions, labels):
    # Obtén las clases predichas (la clase con la mayor probabilidad)
    _, predicted_classes = torch.max(predictions, 1)

    # Compara las clases predichas con las etiquetas verdaderas
    correct_predictions = (predicted_classes == labels).sum().item()

    # Calcula la precisión
    accuracy = correct_predictions / labels.size(0)

    return accuracy