Tensorflow.js tf.metrics.sparseCategoricalAccuracy()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.sparseCategoricalAccuracy() 函数是稀疏分类精度度量函数，它使用索引和对数来返回 tf.Tensor 对象。

用法：

tf.metrics.sparseCategoricalAccuracy(yTrue, yPred)

Parameters:

yTrue:它是规定的真实标签，即索引，它可以是 tf.Tensor 类型。
yPred:它是预测的期望或对数，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 indices and logits
const y = tf.tensor1d([1, 2, 1, 7]);
const z = tf.tensor2d([[1, 1, 9], [0.2, 0, 1], [0.1], [1.8]]);
  
// Calling metrics.sparseCategoricalAccuracy() 
// method
const sparseCategoricalAccuracy = 
    tf.metrics.sparseCategoricalAccuracy(y, z);
  
// Printing output
sparseCategoricalAccuracy.print();

输出：

Tensor
    [0, 1, 1, 0]

范例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling metrics.sparseCategoricalAccuracy()
// method and printing output
tf.metrics.sparseCategoricalAccuracy(
    tf.tensor1d([2, 3, null, 'a']), 
    tf.tensor2d([[0, 0, 0], [0, 0, 1], 
    [2, 2, 2], [6, 7, 8]])
).print();

输出：

Tensor
    [0, 0, 1, 0]

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

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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.sparseCategoricalAccuracy() 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。