Accuracy¶
计算准确率(accuracy)。
参数：¶
topk (list[int]|tuple[int]，可选) - 计算准确率的 top 个数，默认值为 (1,)。
name (str，可选) - metric 实例的名字。默认值为 None，表示使用默认名字 'acc'。
代码示例¶
独立使用示例
>>> import numpy as np
>>> import paddle
>>> x = paddle.to_tensor(np.array([
... [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
... [0.1, 0.4, 0.3, 0.2],
... [0.1, 0.2, 0.4, 0.3],
... [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]))
>>> y = paddle.to_tensor(np.array([[0], [1], [2], [3]]))
>>> m = paddle.metric.Accuracy()
>>> correct = m.compute(x, y)
>>> m.update(correct)
>>> res = m.accumulate()
>>> print(res)
0.75
代码示例 2¶
在 Model API 中的示例
>>> import paddle
>>> from paddle.static import InputSpec
>>> import paddle.vision.transforms as T
>>> from paddle.vision.datasets import MNIST
>>> input = InputSpec([None, 1, 28, 28], 'float32', 'image')
>>> label = InputSpec([None, 1], 'int64', 'label')
>>> transform = T.Compose([T.Transpose(), T.Normalize([127.5], [127.5])])
>>> train_dataset = MNIST(mode='train', transform=transform)
>>> model = paddle.Model(paddle.vision.models.LeNet(), input, label)
>>> optim = paddle.optimizer.Adam(
... learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())
>>> model.prepare(
... optim,
... loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(),
... metrics=paddle.metric.Accuracy())
...
>>> model.fit(train_dataset, batch_size=64)
compute(pred, label, *args)¶
计算 top-k（topk 中的最大值）的索引。
参数
pred (Tensor) - 预测结果为是 float64 或 float32 类型的 Tensor。shape 为[batch_size, d0, ..., dN].
label (Tensor) - 真实的标签值是一个 int64 类型的 Tensor，shape 为[batch_size, d0, ..., 1] 或 one hot 表示的形状[batch_size, d0, ..., num_classes].
返回
Tensor，shape 是[batch_size, d0, ..., topk], 值为 0 或 1，1 表示预测正确.
update(correct, *args)¶
更新 metric 的状态（正确预测的个数和总个数），以便计算累积的准确率。返回当前 step 的准确率。
参数
correct (numpy.array | Tensor): 一个值为 0 或 1 的 Tensor，shape 是[batch_size, d0, ..., topk]。
返回
当前 step 的准确率。
reset()¶
清空状态和计算结果。