Python tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy用法及代码示例

计算整数目标出现在顶部 K 预测中的频率。

继承自：MeanMetricWrapper、Mean、Metric、Layer、Module

用法

tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(
    k=5, name='sparse_top_k_categorical_accuracy', dtype=None
)

单机使用：

m = tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(k=1)
m.update_state([2, 1], [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]])
m.result().numpy()
0.5

m.reset_state()
m.update_state([2, 1], [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]],
               sample_weight=[0.7, 0.3])
m.result().numpy()
0.3

compile() API 的用法：

model.compile(
  optimizer='sgd',
  loss='mse',
  metrics=[tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy()])