Python mxnet.module.BaseModule.score用法及代码示例

用法: score(eval_data, eval_metric, num_batch=None, batch_end_callback=None, score_end_callback=None, reset=True, epoch=0, sparse_row_id_fn=None)

参数：

eval_data：(DataIter) - 用于运行预测的评估数据。
eval_metric：(EvalMetric or list of EvalMetrics) - 要使用的评估指标。
num_batch：(int) - 要运行的批次数。默认为None，表示运行直到DataIter完成。
batch_end_callback：(function) - 也可以是函数列表。
reset：(bool) - 默认为True.指示我们是否应该重置eval_data在开始评估之前。
epoch：(int) - 默认为 0。为了兼容性，这将被传递给回调(如果有)。在训练期间，这将对应于训练 epoch 数。
sparse_row_id_fn：(A callback function) - 函数需要data_batch作为输入并返回 str -> NDArray 的字典。生成的 dict 用于从 kvstore 中提取 row_sparse 参数，其中 str 键是参数的名称，值是要提取的参数的行 ID。

在 eval_data 上运行预测并根据给定的 eval_metric 评估性能。

查看Module Tutorial 以查看端到端用例。

例子：

>>> # An example of using score for prediction.
>>> # Evaluate accuracy on val_dataiter
>>> metric = mx.metric.Accuracy()
>>> mod.score(val_dataiter, metric)
>>> mod.score(val_dataiter, ['mse', 'acc'])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.module.BaseModule.score。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。