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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。

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。