Tensorflow.js tf.metrics.meanAbsolutePercentageError()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开放源代码库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.metrics.meanAbsolutePercentageError() 函数是一个损失函数或者一个度量函数，即平均绝对百分比误差，它使用真值和预测张量输入来返回 tf.Tensor 对象。

用法：

tf.metrics.meanAbsolutePercentageError(yTrue, yPred)

Parameters:

yTrue:它是陈述的真值张量，它可以是 tf.Tensor 类型。
yPred:它是规定的预测张量，它可以是 tf.Tensor 类型。

返回值：它返回tf.Tensor对象。

范例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining truth and prediction tensors
const y = tf.tensor2d([[0, 2], [20, 30]]);
const z = tf.tensor2d([[0, 2], [21, 34]]);
  
// Calling metrics.meanAbsolutePercentageError() 
// method
const mape = tf.metrics.meanAbsolutePercentageError(y, z);
  
// Printing output
mape.print();

输出：

Tensor
    [0, 9.166666]

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling metrics.meanAbsolutePercentageError() 
// method with its parameter directly and then
// Printing output
const output = tf.metrics.meanAbsolutePercentageError(tf.tensor(
    [
      [0, 1, 0, 0],
      [0, 1, 1, 0],
      [0, 0, 0, 1],
      [1, 1, 0, 0],
      [0, 0, 1, 0]
    ]
), tf.tensor(
    [
      [0, 0, 1, 1],
      [0, 1, 1, 0],
      [0, 0, 0, 1],
      [0, 1, 0, 1],
      [1, 1, 0, 0]
    ]
)).print();

输出：

Tensor
    [500025, 0, 0, 250025, 500025]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#metrics.meanAbsolutePercentageError

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注：本文由纯净天空筛选整理自nidhi1352singh大神的英文原创作品 Tensorflow.js tf.metrics.meanAbsolutePercentageError() Function。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。