mindspore.train.TopKCategoricalAccuracy

class mindspore.train.TopKCategoricalAccuracy(k)

计算top-k分类正确率。

参数：

• k (int) - 计算准确率使用的Top类别数。

异常：

• TypeError - k 不是int。

• ValueError - k 小于1。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore.train import TopKCategoricalAccuracy
>>>
>>> x = Tensor(np.array([[0.2, 0.5, 0.3, 0.6, 0.2], [0.1, 0.35, 0.5, 0.2, 0.],
...         [0.9, 0.6, 0.2, 0.01, 0.3]]), mindspore.float32)
>>> y = Tensor(np.array([2, 0, 1]), mindspore.float32)
>>> topk = TopKCategoricalAccuracy(3)
>>> topk.clear()
>>> topk.update(x, y)
>>> output = topk.eval()
>>> print(output)
0.6666666666666666

clear()

内部评估结果清零。

eval()

计算top-k分类正确率。

返回：

numpy.float64，计算结果。

update(*inputs)

使用预测值 y_pred 和真实标签 y 更新局部变量。

参数：

• inputs - 输入 y_pred 和 y。y_pred 和 y 支持Tensor、list或numpy.ndarray类型。 y_pred 在大多数情况下由范围 \([0, 1]\) 中的浮点数组成，shape为 \((N, C)\) ，其中 \(N\) 是样本数， \(C\) 是类别数。 y 由整数值组成。如果使用one-hot编码，则shape为 \((N, C)\) ；如果使用类别索引，shape是 \((N,)\) 。

说明

update 方法需要接收满足 \((y_{pred}, y)\) 格式的输入。如果某些样本具有相同的正确率，则将选择第一个样本。