Tensorflow.js tf.metrics.categoricalAccuracy()用法及代碼示例

Tensorflow.js是Google開發的開源庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型和深度學習神經網絡。

tf.metrics.categoricalAccuracy()函數用於返回兩個張量之間的分類精度。它需要兩個張量作為參數。

用法:

tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);

Parameters:

a:第一個指定的張量。
b:第二個指定的張量。它必須具有與“a”相同的數據類型。

返回值：它返回兩個指定張量“a”和“b”的分類精度。

範例1：

Javascript


// Importing the tensorflow library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing two tensors
const a = tf.tensor2d([[1, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 1]]);
const b = tf.tensor2d([
    [0.1, 0.6, 0.01, 0.05], 
    [0.1, 0.02, 0.05, 0.3]
]);
  
// Calling the .categoricalAccuracy() function
const accuracy = tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);
  
// Print tensor 
accuracy.print();

輸出：

Tensor
    [0, 0]

範例2：

Javascript


// Importing the tensorflow library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing two tensors
const a = tf.tensor([1, 0, 0, 1]);
const b = tf.tensor([1, 0.6, 0.01, 0.05]);
  
// Calling the .categoricalAccuracy() function
const accuracy = tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);
  
// Print tensor 
accuracy.print();

輸出：

Tensor
    1

範例3：

Javascript


// Importing the tensorflow library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing two tensors
const a = tf.tensor([0, 0, 0, 1]);
const b = tf.tensor([0.1, 0.8, 0.05, 0.05]);
  
// Calling the .categoricalAccuracy() function
const accuracy = tf.metrics.categoricalAccuracy(a, b);
  
// Print tensor 
accuracy.print();

輸出：

Tensor
    0

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#metrics.categoricalAccuracy

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自sachinchhipa44大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.metrics.categoricalAccuracy() Function。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。