Python mxnet.module.BaseModule.score用法及代碼示例

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)

參數：

eval_data：(DataIter) - 用於運行預測的評估數據。
eval_metric：(EvalMetric or list of EvalMetrics) - 要使用的評估指標。
num_batch：(int) - 要運行的批次數。默認為None，表示運行直到DataIter完成。
batch_end_callback：(function) - 也可以是函數列表。
reset：(bool) - 默認為True.指示我們是否應該重置eval_data在開始評估之前。
epoch：(int) - 默認為 0。為了兼容性，這將被傳遞給回調(如果有)。在訓練期間，這將對應於訓練 epoch 數。
sparse_row_id_fn：(A callback function) - 函數需要data_batch作為輸入並返回 str -> NDArray 的字典。生成的 dict 用於從 kvstore 中提取 row_sparse 參數，其中 str 鍵是參數的名稱，值是要提取的參數的行 ID。

在 eval_data 上運行預測並根據給定的 eval_metric 評估性能。

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'])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.module.BaseModule.score。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。