原形网络的acc计算

请问原形网络中哪个文件中的语句是用来计算acc和loss值的，如果我要在其中添加召回率、精确率和F1值应该怎么添加？

原形网络中计算acc和loss值的语句通常在训练代码中，具体位置可能因实现方式而异。一般来说，这些代码会在每个epoch结束时被调用，计算模型在当前epoch中的准确率和损失值。

如果您想要添加召回率、精确率和F1值的计算，您可以在训练代码中添加相应的代码来实现。具体来说，您需要在每个epoch结束时，对模型的预测结果和真实标签进行比较，计算出召回率、精确率和F1值。这些指标的计算方式如下：

召回率 = TP / (TP + FN)
精确率 = TP / (TP + FP)
F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

其中，TP表示真正例的数量，FP表示假正例的数量，FN表示假反例的数量。您可以通过比较模型的预测结果和真实标签来计算这些指标。在计算完这些指标后，您可以将它们记录下来，用于后续的分析和评估。

需要注意的是，您需要确保计算这些指标的代码与训练代码是相互独立的，以避免对训练过程产生影响。同时，您也需要确保计算这些指标的代码的效率和准确性，以保证训练过程的稳定性和可靠性。