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- 错别字或拼写错误，标点符号使用错误、公式错误或显示异常。

- 链接错误、空单元格、格式错误。

- 英文中包含中文字符。

- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

风险提示

- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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- 违反法律法规，涉及政治、领土主权等敏感词。

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mindspore.train.Perplexity

class mindspore.train.Perplexity(ignore_label=None)[源代码]

计算困惑度（perplexity）。困惑度是衡量一个概率分布或语言模型好坏的标准。低困惑度表明语言模型可以很好地预测样本。计算方式如下：

P P (W) = P (w_{1} w_{2} . . . w_{N})^{- \frac{1}{N}} = \sqrt[N]{\frac{1}{P (w_{1} w_{2} . . . w_{N})}}

其中 $w$ 代表语料库中的单词.

参数：

ignore_label (Union[int, None]) - 计数时要忽略的无效标签的索引。如果设置为None，它将包括所有条目。默认值： None 。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore.train import Perplexity
>>> x = Tensor(np.array([[0.2, 0.5], [0.3, 0.1], [0.9, 0.6]]))
>>> y = Tensor(np.array([1, 0, 1]))
>>> metric = Perplexity(ignore_label=None)
>>> metric.clear()
>>> metric.update(x, y)
>>> perplexity = metric.eval()
>>> print(perplexity)
2.231443166940565

clear()[源代码]: 内部评估结果清零。

eval()[源代码]

返回当前评估结果。

返回：

numpy.float64，计算得到的困惑度结果。

异常：

RuntimeError - 样本量为0。

update(*inputs)[源代码]

使用 preds 和 labels 更新内部评估结果。

参数：

inputs - 输入 preds 和 labels 。 preds 和 labels 是Tensor、list或numpy.ndarray。 preds 是预测值， labels 是数据的标签。 preds 和 labels 的shape都是 $(N, C)$ 。

异常：

ValueError - 输入数量不是2。
RuntimeError - 预测值和标签的长度不同。
RuntimeError - 预测值和标签的shape不同。