mindspore.nn.Metric ==================== .. py:class:: mindspore.nn.Metric 用于计算评估指标的基类。 在计算评估指标时需要调用 `clear` 、 `update` 和 `eval` 三个方法,在继承该类自定义评估指标时,也需要实现这三个方法。其中,`update` 用于计算中间过程的内部结果,`eval` 用于计算最终评估结果,`clear` 用于重置中间结果。 请勿直接使用该类,需使用子类如 :class:`mindspore.nn.MAE` 、 :class:`mindspore.nn.Recall` 等。 .. py:method:: clear() :abstractmethod: 清除内部评估结果。 .. note:: 所有子类都必须重写此接口。 .. py:method:: eval() :abstractmethod: 计算最终评估结果。 .. note:: 所有子类都必须重写此接口。 .. py:method:: indexes :property: 获取当前的 `indexes` 值。默认为None,调用 `set_indexes` 方法可修改 `indexes` 值。 .. py:method:: set_indexes(indexes) 该接口用于重排 `update` 的输入。 给定(label0, label1, logits)作为 `update` 的输入,将 `indexes` 设置为[2, 1],则最终使用(logits, label1)作为 `update` 的真实输入。 .. note:: 在继承该类自定义评估函数时,需要用装饰器 `mindspore.nn.rearrange_inputs` 修饰 `update` 方法,否则配置的 `indexes` 值不生效。 **参数:** - **indexes** (List(int)) - logits和标签的目标顺序。 **输出:** :class:`.Metric` ,类实例本身。 **异常:** - **ValueError** - 如果输入的index类型不是list或其元素类型不全为int。 .. py:method:: update(*inputs) :abstractmethod: 更新内部评估结果。 .. note:: 所有子类都必须重写此接口。 **参数:** - **inputs** - 可变长度输入参数列表。通常是预测值和对应的真实标签。